Flink 是一個快速、可擴展且具備容錯能力的分布式流處理引擎，支持在實時數據流和批數據流上進行數據處理。MySQL 是一個廣泛使用的關系型數據庫，而 ElasticSearch 是一個高度可擴展的分布式搜索和分析引擎。本文將探討如何使用 Flink 實現 MySQL 數據庫和 ElasticSearch 的實時同步。

在開始之前，我們需要新增 flink-connector-jdbc 和 flink-connector-elasticsearch6 兩個依賴。對于 MySQL，我們需要使用 flink-connector-jdbc 連接 MySQL 數據庫，并使用 Flink 的 JDBC 連接器讀取數據。而 ElasticSearch 則需要使用 flink-connector-elasticsearch6 連接 ElasticSearch，將數據寫入 ElasticSearch。

<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
<version>1.13.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-elasticsearch6_2.12</artifactId>
<version>1.13.2</version>
</dependency>

現在我們已經準備好連接 MySQL 數據庫和 ElasticSearch 了。接下來，我們需要創建 Flink 程序，將數據從 MySQL 數據庫讀取并寫入 ElasticSearch。對于數據讀取，我們需要創建一個 JDBC 數據源，對于數據寫入，我們需要創建一個 ElasticSearch 數據源。為了實現實時同步，我們需要使用 Flink 的 DataStream API，該 API 可以將無限數據流轉換為有限的數據集合，并以流的形式進行實時處理。

// 創建 JDBC 數據源
JDBCInputFormat jdbcInputFormat = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()
.setDrivername(driver)
.setDBUrl(dbUrl)
.setUsername(username)
.setPassword(password)
.setQuery(query)
.setRowTypeInfo(rowTypeInfo)
.finish();
// 創建 ElasticSearch 數據源
ElasticsearchSinkelasticsearchSink = new ElasticsearchSink.Builder<>(
transportAddresses,
new ElasticsearchSinkFunction() {
@Override
public void process(IndexRequest element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
indexer.add(element);
}
}
).build();
DataStreamSourcesource = env.createInput(jdbcInputFormat);
source.map(new MapFunction() {
@Override
public IndexRequest map(Row value) throws Exception {
// 將 Row 轉換為 JSON，構建 IndexRequest
return Requests.indexRequest(indexName).type(typeName).source(new JSONObject(rowJson).toString(), XContentType.JSON);
}
}).addSink(elasticsearchSink);

以上代碼，即可實現將 MySQL 數據庫中的數據實時同步到 ElasticSearch 中。將 MySQL 的數據讀取成每一行的 Row 后，再將 Row 轉換為 JSON 格式，構建 IndexRequest。最后通過 ElasticsearchSink 將 IndexRequest 寫入 ElasticSearch。

總之，使用 Flink 可以很方便地進行實時數據處理，并將數據同步到各種目的地。通過以上方法，我們可以將 MySQL 數據庫和 ElasticSearch 實時同步，實現數據的高效、準確和及時同步。