flink elasticsearch source table 集成elasticsearch-hadoop connector开发

flink elasticsearch source table 集成 connector开发

flink 官方集成了 connector 的sink 整体上完成度很高

source 这方面比较冷门,没有官方的方案

因为es本身有自已的query/aggs的dsl语法,新版本官方也集成了sql并可以免费应用

source 的方案并不多

因为flink本身有对hadoop的兼容性支持

个人也较深度的使用过elasticsearch-hadoop,大量的读写应用,及一些源码级的feature添加

对elasticsearch-hadoop较为熟悉

完全从无到有开发一个flink的elasticsearch source connector 成本较高

就想能否结合elasticsearch-hadoop 实现es的source

最终验证可行,各方面特性良好,其间也有很多坑,临时代码很多,最后都精简了,保留了最简单的核心代码

开发过程有以下几个坑

1 flink connector 支持两种表,table和dynamic table,目前大量的connector都改用了dynamic table,只保留了很少一部分的table

起初尝试使用dynamic table实现source,但因为dynamic table的一个方法较难重载(方法提供可操作的入口不多),方法要求提供<rowdata,?>参数,而flink的hadoop兼容层,无法提供

因此放弃使用最新的dynamic table,而是用table的方式实现

2 elasticsearch-hadoop 默认可以提供两种outputformt Text和Map,都是hadoop的writable实现类,但是此Map flink却不能直接解析,必须自已把Map转为java的标准map才可用

试过实现,mapWritable到java.map的转换,不完美,基本放弃了使用mapwritable

试过实现Text转json,再转为map,也不完美,但这时想到,flink本身支持一些序列化,包括json,就想能否用flink-json内的方法实现

3 json序列化,简而言之,json序列化是和dynamic table方法深度集成的,加载创建json序列化类时,需要依赖dynamic table 一些方法的上下文,最直接的是context对象,但是因为问题1 ,我是按table来实现,并没有可用的入口

4 查看dynamic table,json序列化相关的代码,比较幸运的,能脱离context,把json序列化工具实例的构造提取出来

json序列化主要供dynamic table使用,dynamic table的行类是rowdata,而因此官方集成的的序列化工具类(包括json)返序列化出来的是个 rowdata对象

5 rowdata对象 table使用异常,因为table需要的是row对象

因此需要实现rowdata 对象到row对象的转换

这是个坑,思维定势了,按以上的步骤一步步来,转换也想着自已来,又是看源码,又是写代码,又是测试的,搞到半夜1点多,总算把rowdata 到row的转换写完了,但这有个缺陷

方式是遍历rowdata的每一个列,对每一列,判断列的实际类型,判断flink的声名类型,做类型转换后再构造新的row出来,但我只转换了json的最外层结构,对嵌套结构只能以String的方法展示,先去休息了

第二天起床转念一想,rowdata和row和转换是应该是比较通用的方法,flink同时支持table/dynamic table, row/rowdata 会不会官方代码内部就有转换代码呢?

一查果真有,而且嵌套解析完美

三行代码完全替换掉了我自已实现的转换类

以上几个大问题,中间阶段还有不少的小问题,比如参数构造,参数传递,参数用途...

本来预期会有此问题,只能做到可用,但多少有些应用受限,意外的感觉完成度还挺高

包装了elasticsearch-hadoop,可用elasticsearch-hadoop的所有特性,并实现了source/table,基于table的sql应用良好

同时结合官方sink实现,同时做读写

对es这么应用有些不轮不类,部分场景低效,但还是有一些应用场景的


https://github.com/cclient/flink-connector-elasticsearch-source

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