使用Flink实现索引数据到Elasticsearch

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使用Flink实现索引数据到Elasticsearch

王知无 2019-08-17 19:48:46 浏览273
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使用Flink处理数据时,可以基于Flink提供的批式处理(Batch Processing)和流式处理(Streaming Processing)API来实现,分别能够满足不同场景下应用数据的处理。这两种模式下,输入处理都被抽象为Source Operator,包含对应输入数据的处理逻辑;输出处理都被抽象为Sink Operator,包含了对应输出数据的处理逻辑。这里,我们只关注输出的Sink Operator实现。

Flink批式处理模式,运行Flink Batch Job时作用在有界的输入数据集上,所以Job运行的时间是有时限的,一旦Job运行完成,对应的整个数据处理应用就已经结束,比如,输入是一个数据文件,或者一个Hive SQL查询对应的结果集,等等。在批式处理模式下处理数据的输出时,主要需要实现一个自定义的OutputFormat,然后基于该OutputFormat来构建一个Sink,下面看下OutputFormat接口的定义,如下所示:

@Public
public interface OutputFormat<IT> extends Serializable {
    void configure(Configuration parameters);
    void open(int taskNumber, int numTasks) throws IOException;
    void writeRecord(IT record) throws IOException;
    void close() throws IOException;
}

上面,configure()方法用来配置一个OutputFormat的一些输出参数;open()方法用来实现与外部存储系统建立连接;writeRecord()方法用来实现对Flink Batch Job处理后,将数据记录输出到外部存储系统。开发Batch Job时,通过调用DataSet的output()方法,参数值使用一个OutputFormat的具体实现即可。后面,我们会基于Elasticsearch来实现上面接口中的各个方法。

Flink流式处理模式,运行Flink Streaming Job时一般输入的数据集为流数据集,也就是说输入数据元素会持续不断地进入到Streaming Job的处理过程中,但你仍然可以使用一个HDFS数据文件作为Streaming Job的输入,即使这样,一个Flink Streaming Job启动运行后便会永远运行下去,除非有意外故障或有计划地操作使其终止。在流式处理模式下处理数据的输出时,我们需要是实现一个SinkFunction,它指定了如下将流数据处理后的结果,输出到指定的外部存储系统中,下面看下SinkFunction的接口定义,如下所示:

@Public
public interface SinkFunction<IN> extends Function, Serializable {
    @Deprecated
    default void invoke(IN value) throws Exception {}
    default void invoke(IN value, Context context) throws Exception {
        invoke(value);
    }
 
    @Public
    interface Context<T> {
        long currentProcessingTime();
        long currentWatermark();
        Long timestamp();
    }
}

通过上面接口可以看到,需要实现一个invoke()方法,实现该方法来将一个输入的IN value输出到外部存储系统中。一般情况下,对一些主流的外部存储系统,Flink实现了一下内置(社区贡献)的SinkFunction,我们只需要配置一下就可以直接使用。而且,对于Streaming Job来说,实现的SinkFunction比较丰富一些,可以减少自己开发的工作量。开发Streaming Job时,通过调用DataStream的addSink()方法,参数是一个SinkFlink的具体实现。

下面,我们分别基于批式处理模式和批式处理模式,分别使用或实现对应组件将Streaming Job和Batch Job的处理结果输出到Elasticsearch中:

基于Flink DataSteam API实现

在开发基于Flink的应用程序过程中,发现Flink Streaming API对Elasticsearch的支持还是比较好的,比如,如果想要从Kafka消费事件记录,经过处理最终将数据记录索引到Elasticsearch 5.x,可以直接在Maven的POM文件中添加如下依赖即可:

<dependency>
   <groupId>org.apache.flink</groupId>
   <artifactId>flink-connector-elasticsearch5_2.11</artifactId>
   <version>1.5.3</version>
 </dependency>

我们使用Flink Streaming API来实现将流式数据处理后,写入到Elasticsearch中。其中,输入数据源是Kafka中的某个Topic;输出处理结果到lasticsearch中,我们使用使用Transport API的方式来连接Elasticsearch,需要指定Transport地址和端口。具体实现,对应的Scala代码,如下所示:

def main(args: Array[String]): Unit = {
  // parse input arguments
  val params = ParameterTool.fromArgs(args)
 
  if (params.getNumberOfParameters < 9) {
    val cmd = getClass.getName
    println("Missing parameters!\n"
      + "Usage: " + cmd
      + " --input-topic <topic> "
      + "--es-cluster-name <es cluster name> "
      + "--es-transport-addresses <es address> "
      + "--es-port <es port> "
      + "--es-index <es index> "
      + "--es-type <es type> "
      + "--bootstrap.servers <kafka brokers> "
      + "--zookeeper.connect <zk quorum> "
      + "--group.id <some id> [--prefix <prefix>]")
    return
  }
 
  val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
  val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer010[String](
    params.getRequired("input-topic"),
    new SimpleStringSchema(),
    params.getProperties
  )
 
  val dataStream = env
    .addSource(kafkaConsumer)
    .filter(!_.isEmpty)
 
  val esClusterName = params.getRequired("es-cluster-name")
  val esAddresses = params.getRequired("es-transport-addresses")
  val esPort = params.getInt("es-port", 9300)
  val transportAddresses = new java.util.ArrayList[InetSocketAddress]
 
  val config = new java.util.HashMap[String, String]
  config.put("cluster.name", esClusterName)
  // This instructs the sink to emit after every element, otherwise they would be buffered
  config.put("bulk.flush.max.actions", "100")
 
  esAddresses.split(",").foreach(address => {
    transportAddresses.add(new InetSocketAddress(InetAddress.getByName(address), esPort))
  })
  val esIndex = params.getRequired("es-index")
  val esType = params.getRequired("es-type")
  val sink = new ElasticsearchSink(config, transportAddresses, new ElasticsearchSinkFunction[String] {
 
    def createIndexRequest(element: String): IndexRequest = {
      return Requests.indexRequest()
        .index(esIndex)
        .`type`(esType)
        .source(element)
    }
 
    override def process(t: String, runtimeContext: RuntimeContext, requestIndexer: RequestIndexer): Unit = {
      requestIndexer.add(createIndexRequest(t))
    }
  })
  dataStream.addSink(sink)
 
  val jobName = getClass.getSimpleName
  env.execute(jobName)
}

上面有关数据索引到Elasticsearch的处理中, 最核心的就是创建一个ElasticsearchSink,然后通过DataStream的API调用addSink()添加一个Sink,实际是一个SinkFunction的实现,可以参考Flink对应DataStream类的addSink()方法代码,如下所示:

def addSink(sinkFunction: SinkFunction[T]): DataStreamSink[T] =
  stream.addSink(sinkFunction)

基于Flink DataSet API实现

目前,Flink还没有在Batch处理模式下实现对应Elasticsearch对应的Connector,需要自己根据需要实现,所以我们基于Flink已经存在的Streaming处理模式下已经实现的Elasticsearch Connector对应的代码,经过部分修改,可以直接拿来在Batch处理模式下,将数据记录批量索引到Elasticsearch中

我们基于Flink 1.6.1版本,以及Elasticsearch 6.3.2版本,并且使用Elasticsearch推荐的High Level REST API来实现(为了复用Flink 1.6.1中对应的Streaming处理模式下的Elasticsearch 6 Connector实现代码,我们选择使用该REST Client),需要在Maven的POM文件中添加如下依赖:

<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch</groupId>
  <artifactId>elasticsearch</artifactId>
  <version>6.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
  <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
  <version>6.3.2</version>
</dependency>

我们实现的各个类的类图及其关系,如下图所示:

image

如果熟悉Flink Streaming处理模式下Elasticsearch对应的Connector实现,可以看到上面的很多类都在org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch包里面存在,其中包括批量向Elasticsearch中索引数据(内部实现了使用BulkProcessor)。上图中引入的ElasticsearchApiCallBridge,目的是能够实现对Elasticsearch不同版本的支持,只需要根据Elasticsearch不同版本中不同Client实现,进行一些适配,上层抽象保持不变。

如果需要在Batch处理模式下批量索引数据到Elasticsearch,可以直接使用ElasticsearchOutputFormat即可实现。但是创建ElasticsearchOutputFormat,需要几个参数:

private ElasticsearchOutputFormat(
    Map<String, String> bulkRequestsConfig,
    List<HttpHost> httpHosts,
    ElasticsearchSinkFunction<T> elasticsearchSinkFunction,
    DocWriteRequestFailureHandler failureHandler,
    RestClientFactory restClientFactory) {
  super(new Elasticsearch6ApiCallBridge(httpHosts, restClientFactory),  bulkRequestsConfig, elasticsearchSinkFunction, failureHandler);
}

当然,我们可以通过代码中提供的Builder来非常方便的创建一个ElasticsearchOutputFormat。下面,我们看下我们Flink Batch Job实现逻辑。

实现ElasticsearchSinkFunction

我们需要实现ElasticsearchSinkFunction接口,实现一个能够索引数据到Elasticsearch中的功能,代码如下所示:

final ElasticsearchSinkFunction<String> elasticsearchSinkFunction = new ElasticsearchSinkFunction<String>() {
 
   @Override
   public void process(String element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
     indexer.add(createIndexRequest(element, parameterTool));
   }
 
   private IndexRequest createIndexRequest(String element, ParameterTool parameterTool) {
     LOG.info("Create index req: " + element);
     JSONObject o = JSONObject.parseObject(element);
     return Requests.indexRequest()
             .index(parameterTool.getRequired("es-index"))
             .type(parameterTool.getRequired("es-type"))
             .source(o);
   }

上面代码,主要是把一个将要输出的数据记录,通过RequestIndexer来实现索引到Elasticsearch中。

读取Elasticsearch配置参数

配置连接Elasticsearch的参数。从程序输入的ParameterTool中读取Elasticsearch相关的配置:

image

创建ElasticsearchOutputFormat

创建一个我们实现的ElasticsearchOutputFormat,代码片段如下所示:

image

上面很多配置项指定了向Elasticsearch中进行批量写入的行为,在ElasticsearchOutputFormat内部会进行设置并创建Elasticsearch6BulkProcessorIndexer,优化索引数据处理的性能。

实现Batch Job主控制流程

最后我们就可以构建我们的Flink Batch应用程序了,代码如下所示:

image

我们输入的HDFS文件中,是一些已经加工好的JSON格式记录行,这里为了简单,直接将原始JSON字符串索引到Elasticsearch中,而没有进行更多其他的处理操作。

参考链接:
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/connectors/elasticsearch.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/batch/#data-sinks

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