大佬们，请问下Flink CDC可以读取mysql，写入es动态索引吗？ 比如根据时间字段 分区，自

是的，您可以使用 Flink CDC 读取 MySQL 数据库中的数据，并将数据写入 Elasticsearch 动态索引中。可以根据时间字段进行分区，并自定义分区策略，以满足您的需求。
以下是一些基本的步骤，可以帮助您实现这个功能：
首先，您需要使用 Flink CDC 连接器来连接 MySQL 数据库，并读取该数据库中的数据。可以使用 FlinkCDCSource 来读取 MySQL 中的数据，例如：
java
Copy
FlinkCDCSource source = FlinkCDCSource.builder()
.hostname("localhost")
.port(3306)
.username("user")
.password("password")
.databaseList("database")
.tableList("table")
.deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
.build();
在上述示例中，我们使用 FlinkCDCSource 从 MySQL 数据库中读取指定的数据。需要注意的是，上述示例中使用了 StringDebeziumDeserializationSchema 来反序列化 CDC 事件中的数据，您也可以根据实际需求和数据类型来选择合适的反序列化器。
按照您的需求对读取到的数据进行处理，例如根据时间字段对数据进行分区。您可以使用 Flink 的时间语义和窗口机制来实现数据的分区和处理。例如：
java
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DataStream stream = env.addSource(source);
stream
.map(...)
.keyBy(...)
.window(...)
.process(new ElasticsearchSinkProcessFunction());
在上述示例中，我们使用 Flink 流处理框架对读取到的数据进行处理。首先使用 map() 函数对数据进行转换和处理，然后使用 keyBy() 函数根据分区字段进行分组，使用 window() 函数对数据进行窗口计算，最后使用自定义的 ElasticsearchSinkProcessFunction 将结果写入 Elasticsearch 动态索引中。
实现 ElasticsearchSinkProcessFunction。您可以自定义 ElasticsearchSinkProcessFunction 类来将数据写入 Elasticsearch 动态索引中，例如：
java
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public class ElasticsearchSinkProcessFunction extends ProcessWindowFunction<..., Void, ...> {
private transient RestHighLevelClient client;

@Override
public void process(..., Iterable<...> iterable, Collector<Void> collector) throws Exception {
    client = new RestHighLevelClient(
        RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))
    );

    for (...) {
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(indexName).source(json, XContentType.JSON);
        client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    client.close();
}

}
在上述示例中，我们自定义了 ElasticsearchSinkProcessFunction 类，并在其中实现了将数据写入 Elasticsearch 动态索引中的逻辑。需要注意的是，上述示例中使用了 Elasticsearch 的 Java 客户端库，您也可以使用其他客户端库来实现数据的写入。
最后，提交 Flink 任务并启动。您可以使用 Flink 的命令行工具或者编程接口来提交和启动 Flink 任务，例如：
java
Copy
env.execute("Flink CDC to Elasticsearch");
在上述示例中，我们使用 env.execute() 方法来提交和启动 Flink 任务。需要注意的是，上述示例中的 env 是 Flink 的 StreamExecutionEnvironment 对象，您需要根据实际情况进行初始化和配置。

Flink CDC 可以读取 MySQL 的数据，然后根据你的需求将数据写入 Elasticsearch（ES）动态索引中。但是需要注意的是，Flink SQL 中官方提供的 ES Sink 并不支持动态索引功能，你可能需要自己定制开发一个符合你需求的 SQL ES Sink。

下面是一种实现的思路：

1. 使用 Flink CDC 读取 MySQL 数据，并将数据转换为流式数据流。 2. 在 Flink 中使用 Table API 或 Flink SQL 进行数据处理和转换操作，可以根据时间字段进行分区等操作。 3. 定义一个自定义的 ES Sink，该 Sink 使用 Elasticsearch 的 API 接口将数据写入动态索引。 4. 将处理后的流式数据流发送到这个自定义的 ES Sink 中。

在自定义的 ES Sink 中，你需要编写代码来实现将数据写入动态索引的逻辑。你可以根据时间字段等条件，动态构建索引名称，并将数据写入对应的索引中。

总结来说，虽然 Flink SQL 中官方提供的 ES Sink 不支持动态索引功能，但你可以通过自定义开发一个 ES Sink 来满足你的需求。这样就可以实现根据时间字段分区，自动将数据写入当天的索引中。

es api接口在手里 怎么玩都可以，但是官方的es sink应该是不支持，需要自己定制开发sql es sink，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”