该函数不支持本地执行，如果需要测试该函数的功能可以把结果表换成print，上线启动print日志看下结果。
JSON_OBJECTAGG([KEY] key VALUE value [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) 将键值表达式汇总为一个JSON对象字符串。 JSON_ARRAY([value]* [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) 从值列表中构建一个JSON数组字符串。 JSON_ARRAYAGG(items [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) ...
objectAggregateUtil{ private[flink]defcreateDataStreamGroupAggregateFunction[K](...generateRetraction:Boolean...){ ... //动态生成聚合方法 newGroupTableAggProcessFunction[K]( genAggregations.asInstanceOf[GeneratedTableAggregationsFunction], aggregationStateType, //生成聚合函数是否支持retraction,该方法通过判断...
object AggregateUtil { private[flink] def createDataStreamGroupAggregateFunction[K](...generateRetraction: Boolean...){ ... // 动态生成聚合方法 new GroupTableAggProcessFunction[K]( genAggregations.asInstanceOf[GeneratedTableAggregationsFunction], aggregationStateType, // 生成聚合函数是否支持retraction,...
Struct before = value.getStruct("before"); List<Field> fields = null; JSONObject beforeJson = new JSONObject(); if (before != null) { fields = before.schema().fields(); fields.forEach(field -> { Object v = before.get(field.name()); beforeJson.put(field.name(), v); }); }...
(x -> JSONObject.parseObject(x, Emp.class)); Table table = StreamTableEnvironment.create(environment).fromDataStream(source); table.where($("deptno").isEqual(10)).select($("ename"), $("job")).execute().print(); table.groupBy($("deptno")).select($("deptno"),$("sal").avg().as...
修复使用Minibatch AGG导致的[J cannot be cast to [Ljava.lang.Object; 问题。 修复云数据库Hbase结果表数据异步乱序问题。 修复双流Join中的空指针问题。 修复MySQL CDC连接器写入Hudi时Checkpoint一直不成功的问题。 优化了Kafka源表上报pendingRecords指标的计算逻辑。 修复开发控制台界面部分成员名称不显示的问题...
publicAggregatingStateDescriptor(String name, AggregateFunction<IN, ACC, OUT> aggFunction, Class<ACC> stateType){super(name, stateType, (Object)null);this.aggFunction = (AggregateFunction)Preconditions.checkNotNull(aggFunction); } 1 2 3
;bean.setProvince_sp(province);bean.setUser_id_sp("10000000"+((long)(Math.random()*1000000+10)%100)+"");// 写数据到kafkasendDataToKafka(JSONObject.toJSONString(bean),"burying_point_kafka_topic");buffer.append("(").append(bean.getId()).append(",").append(getFiled(bean.getEvent_time...
这里不是从一个DataStream转换成Table,而是通过执行DDL来直接创建一个表。这里执行的CREATE语句中用WITH指定了外部系统的连接器,于是就可以连接外部系统读取数据了。这其实是更加一般化的程序架构,因为这样我们就可以完全抛开DataStream API,直接用SQL语句实现全部的流处理过程。