Flink CDC 里现在是直接可以cdc变化到es吗？

Flink CDC 本身并不直接提供将变更数据（CDC）同步到 Elasticsearch（ES）的功能，但可以通过 Flink 的流处理能力结合 Elasticsearch 连接器实现这一目标。以下是详细的实现方式和步骤：

1. 使用 Flink CDC 捕获数据变更

Flink CDC 提供了多种数据库的连接器（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等），可以捕获数据库中的全量和增量数据变更。例如： - MySQL CDC：通过 Debezium 或其他机制捕获 MySQL 的 Binlog。 - PostgreSQL CDC：通过 WAL 日志捕获变更数据。 - MongoDB CDC：通过 Change Stream 捕获变更。

这些连接器会将捕获的数据以流的形式输出到 Flink 中。

2. 配置 Elasticsearch Sink

为了将 Flink CDC 捕获的数据写入 Elasticsearch，需要使用 Flink 的 Elasticsearch 连接器。具体步骤如下：

(1) 添加依赖

在 Flink 项目中，添加 Elasticsearch 连接器的依赖。例如，对于 Elasticsearch 7.x，可以在 pom.xml 中添加以下内容：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

(2) 编写 Flink SQL 或 DataStream 作业

• SQL 方式：通过 Flink SQL 定义 Elasticsearch 结果表，并将 CDC 数据写入其中。

  CREATE TABLE es_sink (
    id STRING,
    name STRING,
    age INT,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
  ) WITH (
    'connector' = 'elasticsearch-7',
    'hosts' = 'http://<es-host>:9200',
    'index' = 'my_index'
  );
  
  INSERT INTO es_sink
  SELECT id, name, age FROM cdc_source;
  

• DataStream 方式：通过 DataStream API 将数据写入 Elasticsearch。

  ElasticsearchSink.Builder<String> esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(
    httpHosts,
    new ElasticsearchSinkFunction<String>() {
        @Override
        public void process(String element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
            IndexRequest indexRequest = Requests.indexRequest()
                .index("my_index")
                .source(element, XContentType.JSON);
            indexer.add(indexRequest);
        }
    }
  );
  stream.addSink(esSinkBuilder.build());
  

3. 注意事项

• Elasticsearch 版本兼容性：确保使用的 Elasticsearch 连接器版本与目标 Elasticsearch 集群版本兼容。
• 主键配置：如果需要支持更新或删除操作，必须在 Elasticsearch 表中定义主键（Primary Key）。
• 性能优化：
  • 调整 Elasticsearch 的批量写入参数（如 bulk.flush.max.actions 和 bulk.flush.interval）。
  • 在高并发场景下，合理分配 Flink TaskManager 的资源。
• Exactly Once 语义：Flink 支持通过 Checkpoint 实现 Exactly Once 语义，但需要确保 Elasticsearch 集群的写入操作是幂等的。

4. 示例场景

假设有一个 MySQL 数据库，需要将其变更数据同步到 Elasticsearch： 1. 使用 MySQL CDC 连接器捕获 MySQL 的变更数据。 2. 在 Flink 中定义 Elasticsearch 结果表。 3. 将 CDC 数据流插入到 Elasticsearch 结果表中。

完整 SQL 示例：

CREATE TABLE mysql_cdc_source (
    id INT,
    name STRING,
    age INT,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = '<mysql-host>',
    'port' = '3306',
    'username' = '<username>',
    'password' = '<password>',
    'database-name' = '<db>',
    'table-name' = '<table>'
);

CREATE TABLE es_sink (
    id INT,
    name STRING,
    age INT,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'elasticsearch-7',
    'hosts' = 'http://<es-host>:9200',
    'index' = 'my_index'
);

INSERT INTO es_sink
SELECT id, name, age FROM mysql_cdc_source;

5. 总结

虽然 Flink CDC 本身不直接支持将数据同步到 Elasticsearch，但通过结合 Flink 的 Elasticsearch 连接器，可以轻松实现这一功能。关键在于正确配置 CDC 数据源和 Elasticsearch Sink，并根据实际需求调整性能参数。

如果您有更多具体需求或遇到问题，请进一步说明，我将为您提供更详细的指导！