《基于 Kafka + Flink + ES 实现危急值处理措施推荐和范围校准》

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
 
// 假设已经定义了KafkaTopic和getKafkaConsumer等辅助方法
val warningStream = new FlinkKafkaConsumer011[String](
    KafkaTopic.WARNING_EVENTS,
    new SimpleStringSchema(),
    getKafkaConsumer(KafkaTopic.WARNING_EVENTS)
)
 
val warningDataStream = env
    .addSource(warningStream)
    .map(data => parseWarningEvent(data)) // 假设parseWarningEvent是一个将字符串解析为WarningEvent的方法
    .filter(_.isValid) // 假设WarningEvent有一个isValid方法用于验证数据有效性
 
// 处理警告数据，进行实时处理并输出到Elasticsearch
warningDataStream
    .addSink(new ElasticsearchSink.Builder[WarningEvent](
        getElasticsearchSinkBuilder(ElasticsearchIndex.WARNING_EVENTS)
    ).build())
    .name("warning-events-to-es")
 
// 注意：以上代码只是示例，实际使用时需要根据具体的Kafka、Flink和Elasticsearch的配置调整

这段代码演示了如何从Kafka消费数据，解析数据，然后过滤无效数据，并将有效数据实时写入Elasticsearch。在实际应用中，需要根据具体的数据格式和业务逻辑调整数据的解析和验证方法。