flink process能做sink吗

时间: 2023-09-09 17:12:46 浏览: 43
在Flink中,ProcessFunction是一种用于处理流数据的函数。它可以执行一些计算逻辑,并且可以发送数据到下游任务,但它本身并不是一个Sink。Flink中的Sink是一个特殊的操作符,它负责将数据发送到外部系统(如Kafka、HDFS、MySQL等)。因此,ProcessFunction不能直接用作Sink,但可以通过将数据发送到Flink的DataStream中,再使用Flink的Sink将数据输出到外部系统。
相关问题

flink 1.16 elasticsearch sink 自定义错误处理

Flink 的 Elasticsearch Sink 提供了默认的错误处理机制,即在出现错误时将数据写入到一个错误数据集中,并记录错误信息。但是,有时候我们需要自定义错误处理逻辑,例如将错误数据发送到另一个数据源或者通过邮件通知管理员等。下面是一个自定义错误处理的示例: ``` public static class CustomElasticsearchSinkFunction<T> extends ElasticsearchSinkFunction<T> { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public void process(T element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) { try { indexer.add(createIndexRequest(element)); } catch (Exception e) { handleException(element, e); } } private void handleException(T element, Exception e) { // 自定义错误处理逻辑 // 例如:将错误数据发送到另一个数据源或者通过邮件通知管理员等 } } ``` 上面的示例中,我们继承了 ElasticsearchSinkFunction 并重写了 process 方法,在方法中捕获 ElasticsearchSinkFunction 默认的异常,并通过 handleException 方法自定义错误处理逻辑。在 handleException 方法中,我们可以根据实际情况进行自定义错误处理,例如将错误数据发送到另一个数据源或者通过邮件通知管理员等。 最后,在 Flink 作业中使用自定义的 ElasticsearchSinkFunction: ``` DataStream<T> stream = ...; stream.addSink(new ElasticsearchSink.Builder<T>( httpHosts, new CustomElasticsearchSinkFunction<T>() ).build()); ``` 在上面的示例中,我们将自定义的 ElasticsearchSinkFunction 传递给 ElasticsearchSink.Builder 的构造函数,并将构造函数的返回值作为 Flink 数据流的 Sink。这样,当数据写入 Elasticsearch 时出现错误时,就会执行我们自定义的错误处理逻辑。

写一个flink写入es的sink

可以使用 Flink 提供的 Elasticsearch Sink 将数据写入 Elasticsearch 中。具体步骤如下: 1. 引入 Elasticsearch Sink 的依赖: ``` <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.12</artifactId> <version>1.12.</version> </dependency> ``` 2. 创建 Elasticsearch Sink: ``` import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.ElasticsearchSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch7.ElasticsearchSinkBuilder; import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType; import org.elasticsearch.common.xcontent.json.JsonXContent; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; public class MyElasticsearchSink { public static ElasticsearchSink<Map<String, Object>> createSink(String indexName, String typeName, String clusterName, String[] hosts) { List<HttpHost> httpHosts = new ArrayList<>(); for (String host : hosts) { httpHosts.add(new HttpHost(host, 920, "http")); } ElasticsearchSink.Builder<Map<String, Object>> builder = new ElasticsearchSinkBuilder<>(httpHosts, new ElasticsearchSinkFunction<Map<String, Object>>() { @Override public void process(Map<String, Object> element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) { indexer.add(createIndexRequest(element, indexName, typeName)); } private IndexRequest createIndexRequest(Map<String, Object> element, String indexName, String typeName) { return Requests.indexRequest() .index(indexName) .type(typeName) .source(JsonXContent.contentBuilder().map(element), XContentType.JSON); } }); builder.setBulkFlushMaxActions(100); builder.setBulkFlushInterval(100); builder.setRestClientFactory(restClientBuilder -> { restClientBuilder.setMaxRetryTimeoutMillis(60000); restClientBuilder.setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> { httpClientBuilder.setMaxConnTotal(200); httpClientBuilder.setMaxConnPerRoute(100); return httpClientBuilder; }); return new RestHighLevelClient(restClientBuilder); }); return builder.build(); } } ``` 3. 使用 Elasticsearch Sink 将数据写入 Elasticsearch: ``` DataStream<Map<String, Object>> dataStream = ...; String indexName = "my_index"; String typeName = "my_type"; String clusterName = "my_cluster"; String[] hosts = {"localhost"}; dataStream.addSink(MyElasticsearchSink.createSink(indexName, typeName, clusterName, hosts)); ```

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