flink process能做sink吗

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

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));

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。