Elasticsearch结果表

功能描述

DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。

云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）为DLI提供托管的分布式搜索引擎服务，完全兼容开源Elasticsearch搜索引擎，支持结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。

云搜索服务的更多信息，请参见《云搜索服务用户指南》

前提条件

• 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
• 请务必确保您的账户下已在云搜索服务里创建了集群。如何创建集群请参考《云搜索服务用户指南》中创建集群章节。
• 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与云搜索服务建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
  • 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
  • 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
• Flink跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证。

  跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。

注意事项

• 当前只支持CSS集群7.X及以上版本，推荐使用7.6.2版本。
• CSS集群安全组入向规则必须开启ICMP。
• 数据类型的使用，请参考Format章节。
• 提交Flink作业前，建议勾选“保存作业日志”参数，在OBS桶选项中选择日志保存的位置，方便后续作业提交失败或运行异常时，查看日志并分析问题原因。
• Elasticsearch结果表根据是否定义了主键确定是在upsert模式还是在append模式下工作。
  • 如果定义了主键，Elasticsearch Sink将在upsert模式下工作，该模式可以消费包含UPDATE和DELETE的消息。
  • 如果未定义主键，Elasticsearch Sink将以append模式工作，该模式只能消费INSERT消息。

  在Elasticsearch结果表中，主键用于计算Elasticsearch的文档ID。文档ID为最多512个字节不包含空格的字符串。Elasticsearch结果表通过使用“document-id.key-delimiter”参数指定的键分隔符按照DDL中定义的顺序连接所有主键字段，从而为每一行生成一个文档ID字符串。某些类型（例如BYTES、ROW、ARRAY和MAP等）由于没有对应的字符串表示形式，所以不允许其作为主键字段。如果未指定主键，Elasticsearch将自动生成随机的文档ID。

• Elasticsearch结果表同时支持静态索引和动态索引。
  • 如果使用静态索引，则索引选项值应为纯字符串，例如myusers，所有记录都将被写入myusers索引。
  • 如果使用动态索引，可以使用{field_name}引用记录中的字段值以动态生成目标索引。您还可以使用 {field_name|date_format_string}将TIMESTAMP、DATE和TIME类型的字段值转换为date_format_string指定的格式。date_format_string与Java的DateTimeFormatter兼容。例如，如果设置为myusers-{log_ts|yyyy-MM-dd}，则log_ts字段值为2020-03-27 12:25:55的记录将被写入myusers-2020-03-27索引。

语法格式

create table esSink (
  attr_name attr_type 
  (',' attr_name attr_type)* 
  (','PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED)
)
with (
  'connector' = 'elasticsearch-7',
  'hosts' = '',
  'index' = ''
);

参数说明

示例

该示例是从Kafka数据源中读取数据，并写入到Elasticsearch结果表中，其具体步骤如下：

1. 参考增强型跨源连接，在DLI上根据Elasticsearch和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。
2. 设置Elasticsearch和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据Elasticsearch和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
3. 登录Elasticsearch集群的Kibana，并选择Dev Tools，输入下列语句并执行，以创建值为orders的index：

   PUT /orders
   {
     "settings": {
       "number_of_shards": 1
     },
   	"mappings": {
   	  "properties": {
   	    "order_id": {
   	      "type": "text"
   	    },
   	    "order_channel": {
   	      "type": "text"
   	    },
   	    "order_time": {
   	      "type": "text"
   	    },
   	    "pay_amount": {
   	      "type": "double"
   	    },
   	    "real_pay": {
   	      "type": "double"
   	    },
   	    "pay_time": {
   	      "type": "text"
   	    },
   	    "user_id": {
   	      "type": "text"
   	    },
   	    "user_name": {
   	      "type": "text"
   	    },
   	    "area_id": {
   	      "type": "text"
   	    }
   	  }
   	}
   }

4. 创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。
   注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。

   CREATE TABLE kafkaSource (
     order_id string,
     order_channel string,
     order_time string, 
     pay_amount double,
     real_pay double,
     pay_time string,
     user_id string,
     user_name string,
     area_id string
   ) WITH (
     'connector' = 'kafka',
     'topic' = 'KafkaTopic',
     'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort',
     'properties.group.id' = 'GroupId',
     'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
     "format" = "json"
   );
   
   CREATE TABLE elasticsearchSink (
     order_id string,
     order_channel string,
     order_time string, 
     pay_amount double,
     real_pay double,
     pay_time string,
     user_id string,
     user_name string,
     area_id string
   ) WITH (
     'connector' = 'elasticsearch-7',
     'hosts' = 'ElasticsearchAddress:ElasticsearchPort',
     'index' = 'orders'
   );
   
   insert into elasticsearchSink select * from kafkaSource;

5. 连接Kafka集群，向kafka中插入如下测试数据：

   {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
   
   {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180.00", "pay_time":"2021-03-24 16:10:06", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}

6. 在Elasticsearch集群的Kibana中输入下述语句并查看相应结果：

   GET orders/_search

   {
     "took" : 1,
     "timed_out" : false,
     "_shards" : {
       "total" : 1,
       "successful" : 1,
       "skipped" : 0,
       "failed" : 0
     },
     "hits" : {
       "total" : {
         "value" : 2,
         "relation" : "eq"
       },
       "max_score" : 1.0,
       "hits" : [
         {
           "_index" : "orders",
           "_type" : "_doc",
           "_id" : "ae7wpH4B1dV9conjpXeB",
           "_score" : 1.0,
           "_source" : {
             "order_id" : "202103241000000001",
             "order_channel" : "webShop",
             "order_time" : "2021-03-24 10:00:00",
             "pay_amount" : 100.0,
             "real_pay" : 100.0,
             "pay_time" : "2021-03-24 10:02:03",
             "user_id" : "0001",
             "user_name" : "Alice",
             "area_id" : "330106"
           }
         },
         {
           "_index" : "orders",
           "_type" : "_doc",
           "_id" : "au7xpH4B1dV9conjn3er",
           "_score" : 1.0,
           "_source" : {
             "order_id" : "202103241606060001",
             "order_channel" : "appShop",
             "order_time" : "2021-03-24 16:06:06",
             "pay_amount" : 200.0,
             "real_pay" : 180.0,
             "pay_time" : "2021-03-24 16:10:06",
             "user_id" : "0001",
             "user_name" : "Alice",
             "area_id" : "330106"
           }
         }
       ]
     }
   }