各位大佬，flink sink到es8会报空指针异常，有遇到过的没呀？

是的，有可能在使用阿里云Flink将数据写入到 Elasticsearch 8.x 时会遇到空指针异常的问题。

这是由于 Elasticsearch 8.x 中的 API 已经发生了变化，需要使用新的 RestHighLevelClient 来替代旧的 TransportClient。因此，在使用阿里云Flink将数据写入到 Elasticsearch 8.x 时，需要使用新的 API。

对于Flink的压测，可以采用以下步骤：

准备测试数据：根据实际情况，生成足够大的数据集，包括数量和大小，并使用真实数据或类似的数据进行测试。 配置Flink集群：确定Flink集群的规模和配置。可以参考Flink官方文档建议，也可以根据实际情况进行配置。特别是需要根据所要执行的任务的特征和需求来配置任务管理器和作业管理器的内存和CPU等资源分配。 执行性能测试：执行真正的性能测试，可以尝试不同规模和配置的集群，并记录所需时间和资源使用情况。 分析结果：根据测试结果进行分析，找到性能瓶颈、优化点，并进行必要的调整和优化。 关于针对具体问题的配置，以下是一些可能的指南：

JobManager 内存大小：通常来说，JobManager 内存越大，可以使用的并行任务就越多，但是也会导致负载均衡不均等的问题。总的来说，64GB 左右是一个不错的起点，您可以根据任务的大小和内存需求进行调整。 TaskManager 内存大小：与JobManager相同，TaskManager 的内存大小也是根据任务需求和集群规模的特征来调整的。推荐使用Flink官方文档中的公式：N t * M t = 10 * N jm * M jm 来估算适当的内存大小和管理器数量(N t和M t是任务管理器的数量和内存大小，N jm和M jm是作业管理器的数量和内存大小)。 并行度：在选择并行度时，需要考虑任务处理的性质、各节点的资源配额等因素。一般而言，一个任务在Flink中通常使用8到16个并行度是很常见的。同时，也可以在测试过程中自行调整，找到最为适合的并行度参数。

Flink 的 Elasticsearch sink 在连接 ES 8.x 时会出现空指针异常的问题，原因是由于 ES 8.x 中的 API 发生了变化，导致 Flink 的 Elasticsearch sink 无法正确解析索引名称和类型名称。这个问题已经在 Flink 1.13.0 版本中得到了修复。

如果您正在使用 Flink 1.13.0 版本或以上版本，但仍然遇到了空指针异常问题，可能是由于配置不正确或者其他原因导致的。您可以检查以下几个方面：

检查您的 Elasticsearch 集群是否正常运行，并且 Flink 代码中的 Elasticsearch sink 配置是否正确。

检查您的 Flink 代码中使用的 Elasticsearch 版本是否与您的 Elasticsearch 集群版本匹配。

如果您的 Elasticsearch 集群使用了自定义的字段映射（例如自定义字段名称、类型等），请确保您的 Flink 代码中的 Elasticsearch sink 配置与之匹配。