val jSONObject = JSON.parseObject(mapJson) //将JSON的数据解析成一个元组 val count = jSONObject.getLong("count") val timestamp = jSONObject.getLong("timeStamp") val message = jSONObject.getString("message") //将数据封装到一个样例类中 //1.创建一个 Message 样例类,将ClickLog、时间戳、数...
说明:json文本采用压缩格式,可以使用工具:https://www.bejson.com/ {"searchTime":1553650604,"code":200,"results":{"id":"449","items":[{"id":"47","name":"name47","cllx":"NTC","url":"1.jpeg","csys":"red","score":96.03},{"id":"48","name":"name48","cllx":"YGC","url":...
可以考虑使用阿里云Flink的Json Table Format插件，该插件提供了强大的功能来处理复杂的JSON数据结构。
解析json数据:一旦从Kafka读取到数据流,可以使用Flink提供的json解析库,如Jackson或Gson,对json格式的字符串进行解析。可以根据json的结构定义相应的POJO类,并使用解析库将json字符串转换为POJO对象。 数据处理和转换:在解析json数据后,可以对数据进行各种处理和转换操作,如过滤、映射、聚合等。Flink提供了丰富的操作符和...
大概意思就是,flink 在解析json的时候,可以自己通过 schema(支持复杂的嵌套json),如果不提供 schema,默认使用 table schema 自动派生 json 的 schema(不支持复杂json)。 官网对应 json format 的表的样例: CREATE TABLE MyUserTable ( ... ) WITH ('format.type' = 'json', --required: specify the format...
在Flink中,可以使用键处理和聚合多个JSON数据。Flink是一个开源的流处理框架,它提供了丰富的功能和工具,用于处理和分析实时数据流。 键处理和聚合是Flink中常用的操作,用于根据指定的键对数据进行分组和聚合。对于JSON数据,可以通过解析JSON字符串并提取其中的键值对来进行处理。 以下是在Flink中使用键处理和聚合多个JS...
例如如下JSON格式的数据,直接用JSON format解析,会被解析成一个ARRAY<ROW<cola VARCHAR, colb VARCHAR>> 字段,就是一个 Row类型的数组,其中这个Row类型包含两个VARCHAR字段,然后通过UDTF解析。 {"data":[{"cola":"test1","colb":"test2"},{"cola":"test1","colb":"test2"},{"cola":"test1","colb":...
例如如下JSON格式的数据,直接用JSON format解析,会被解析成一个ARRAY<ROW<cola VARCHAR, colb VARCHAR>> 字段,就是一个 Row类型的数组,其中这个Row类型包含两个VARCHAR字段,然后通过UDTF解析。 {"data":[{"cola":"test1","colb":"test2"},{"cola":"test1","colb":"test2"},{"cola":"test1","colb":...
flink sql有没有函数支持解析一个json string并转成期望的数据类型呢? JSON_QUERY('{"a":[{"c":"c1"},{"c":"c2"}]}', 'lax $.a[].c')这个内置函数返回的是string: '["c1","c2"]',而我期望返回的是ARRAY: ["c1","c2"]所以期望的sql长这样select parse_json( JSON_QUERY('{"a":[{"...
使用Flink SQL 解析嵌套 JSON 的步骤如下: 创建Kafka数据源表,指定 JSON 格式的反序列化器 CREATE TABLE kafka_source ( `employees` ARRAY<VARCHAR> ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'your_topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', ...