Apache Flink 和 Elasticsearch 集成在一起，可以构建强大的实时数据处理与搜索解决方案。下面简述了两者如何结合工作实现实时搜索功能：

1. 数据摄入与处理：
- Flink作为一个高性能的流处理和批处理框架，可以从多种数据源（如Kafka、数据库、文件系统等）实时摄取数据，然后对数据进行清洗、转换、聚合等各种复杂处理操作。

2. 实时索引：
- 处理后的数据可以直接通过Flink的Elasticsearch Sink Connector写入到Elasticsearch集群中。Flink的Elasticsearch Connector支持批量写入模式，也可以选择较低延迟的逐条写入模式，以便近乎实时地将数据索引至Elasticsearch。

3. 实时搜索与分析：
- Elasticsearch以其近实时搜索和分析特性著称，一旦数据被索引后，几乎立即可用于搜索、排序、过滤和聚合操作。这意味着当Flink将处理后的数据注入Elasticsearch后，应用程序可以立即利用Elasticsearch API进行实时查询和分析。

4. 应用场景举例：
- 对于电商网站，可以实时处理用户的浏览行为、订单信息等，并将这些数据送入Elasticsearch，从而实现实时的商品搜索推荐、个性化搜索等功能。
- 在物联网(IoT)场景中，Flink可以处理来自传感器设备的大量实时数据，经过处理后将设备状态、告警信息等数据实时存储到Elasticsearch，方便运维人员进行实时监控和故障排查。

5. 配置与实施：
- 在实际开发过程中，开发者需要配置Flink作业，指定Elasticsearch Sink的相关参数，如集群地址、索引名、类型映射等，确保数据正确无误地写入到Elasticsearch中。

总之，Flink与Elasticsearch集成，不仅能够实现实时的数据处理，还能无缝过渡到实时搜索与分析，极大地提升了业务的响应速度和用户体验。