Apache Flink和Elasticsearch是当前大数据技术栈中非常流行的开源工具，它们在构建实时OLAP（在线分析处理）平台方面发挥了重要作用。去哪儿网作为一个大型在线旅行服务公司，其实时计算负责人徐骁在FlinkForwardChina 2018会议上分享了关于如何利用Apache Flink和Elasticsearch构建实时OLAP平台的经验和案例。
要了解Apache Flink是一个开源的流处理框架，主要用于处理流式数据。它能够提供高吞吐量、低延迟的数据处理能力，非常适合实时分析和处理需求。Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。它能够存储、搜索和分析大量数据，并且能够通过简单的REST API实现高可用性和可伸缩性的部署。
在去哪儿网的场景中，实时计算平台的核心需求包括易上手、灵活性、可伸缩性、可靠性以及高性能。通过引入ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）技术栈，去哪儿网利用了Elasticsearch作为数据存储和检索的基础，通过Logstash进行数据的收集和处理，用Kibana进行数据的可视化展示。而Apache Flink则作为实时数据流处理的关键组件，通过其准确的容错机制和有状态的窗口计算模型，使得平台能够能够提供 Exactly Once 的语义保证，大大提高了数据处理的可靠性和准确性。
在如何将数据写入Elasticsearch的环节，文章介绍了详细的实践步骤，包括配置Elasticsearch地址、Elasticsearch Sink Function的使用，以及如何配置批量写入flush相关的参数，例如flush间隔、批量大小和flush的最大动作数。这些参数的设置对于优化实时写入性能、保证数据不丢失非常关键。
此外，构建实时OLAP平台还需要考虑到实时网络拓扑的设计，即数据从采集、处理到最终的存储与分析的整个流程。在去哪儿网的案例中，数据源首先通过Kafka进行初步的流处理，然后通过Flink进行复杂的实时计算，最终将结果实时写入Elasticsearch，由Kibana进行实时数据的可视化展示。这一完整的实时数据处理流程，保证了实时OLAP平台的高效和实时性。
Apache Flink的强大之处在于其强大的流处理能力、状态管理和容错机制，而Elasticsearch在全文搜索、实时分析等方面有出色的表现。两者结合，可以解决大数据环境下复杂的数据处理需求，比如实时分析报告、实时仪表盘展示以及实时监控告警等。
在可靠性方面，Apache Flink提供了状态管理和容错机制，可以在出现故障时恢复到最近一次的检查点，并继续执行。Elasticsearch本身也提供了高可用的集群部署方式，即使在个别节点发生故障时，数据也能够保持高可用性。
在性能方面，Apache Flink支持丰富的窗口操作，能够对流数据进行有效的聚合和分析，这对于需要实时分析的场景至关重要。同时，Flink支持多种状态后端，可以有效地管理状态数据，进一步提高处理效率。
去哪儿网通过引入Apache Flink和Elasticsearch成功构建了实时OLAP平台，不仅满足了自身的实时计算需求，还为用户提供了高效、可靠、实时的大数据分析与展示服务。这一案例为其他企业在大数据处理技术选型和架构设计方面提供了宝贵的参考和借鉴。
