Flink连接ES并包含认证信息

简介：
本项目介绍如何配置Apache Flink与Elasticsearch（ES）之间的数据流集成，并详细说明了在连接过程中设置安全认证信息的方法。 在大数据处理领域，Apache Flink 是一款强大的流处理框架，而Elasticsearch（ES）则是一种流行的实时分布式搜索引擎和分析引擎。将Flink与Elasticsearch集成，可以实现实时数据流的高效存储和检索。 当配置了用户名和密码进行身份验证的Elasticsearch集群用于Flink作业中时，我们需要在项目中引入相关的依赖，并创建自定义的`ElasticsearchSinkFunction`来处理向 Elasticsearch 发送数据的安全设置。以下是详细的步骤说明： 首先，在项目的 `pom.xml` 文件里添加以下 Maven 依赖项以集成 Flink 和 Elasticsearch7 的 Java API： ```xml org.apache.flink flink-connector-elasticsearch7_2.11 1.13.2 org.elasticsearch elasticsearch 7.x.y ``` 接下来，创建一个自定义的`ElasticsearchSinkFunction`类，并在其中配置HTTP Basic认证。这可以通过设置 `RestHighLevelClient` 的配置来实现： ```java import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext; import org.apache.flink.shaded.elasticsearch7.org.elasticsearch.action.index.IndexRequest; import org.apache.flink.shaded.elasticsearch7.org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.apache.flink.shaded.elasticsearch7.org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.RequestIndexer; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch7.ElasticsearchSinkFunction; public class AuthenticatedElasticsearchSinkFunction extends ElasticsearchSinkFunction { private final String username; private final String password; public AuthenticatedElasticsearchSinkFunction(String username, String password) { this.username = username; this.password = password; } @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost[]{* your Elasticsearch host(s) *}) .setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider( new BasicCredentialsProvider() .setCredentials(AuthScope.ANY, new UsernamePasswordCredentials(username, password))) ); RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder); setClient(client); // 设置客户端到sink的配置 } @Override protected IndexRequest createIndexRequest(YourDataType element) { IndexRequest request = new IndexRequest(your_index_name).source(jsonMapper.writeValueAsString(element)); return request; } @Override protected RequestOptions getElasticsearchRequestOptions() { return RequestOptions.DEFAULT; } } ``` 在上述代码中，你需要替换`YourDataType`为你实际的数据类型，以及 `your_index_name` 为你的 Elasticsearch 索引名，并确保提供正确的 Elasticsearch 主机地址。 然后，在Flink作业中创建并使用这个自定义的sink： ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream dataStream = ... // 从源获取数据 dataStream.addSink(new AuthenticatedElasticsearchSinkFunction(your_username, your_password)); env.execute(Flink Write to Elasticsearch with Authentication); ``` 记得在生产环境中不要直接在代码中硬编码用户名和密码，而是使用安全的方式来管理这些敏感信息。