SELECT 'abc' IS JSON; SELECT '1' IS JSON ARRAY; SELECT '1' IS JSON OBJECT; SELECT '{}' IS JSON SCALAR; SELECT '{}' IS JSON ARRAY; # 以下示例一样,不再赘述 '1' IS JSON '[]' IS JSON '{}' IS JSON -- TRUE '"abc"' IS JSON --
SELECT JSON_VALUE(json_data, '$.id') AS id, JSON_VALUE(json_data, '$.timestam') AS timestam, JSON_OBJECT('user_id', JSON_VALUE(json_data, '$.user_info.user_id'), 'name', JSON_VALUE(json_data, '$.user_info.name')) AS user_info, JSON_ARRAYAGG(JSON_OBJECT('user_id222',...
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 ]) 通过将项聚合成一个数组来构建一个JSON对象字符串。 值构建函数 -- implicit constructor with parenthesis (value1 [, value2]*) 返回从值列表 (val...
JSON_ARRAYAGG([ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) jsonArrayAgg(JsonOnNull, itemExpression) 通过将项聚合到数组中来构建 JSON 对象字符串。项表达式可以是任意类型,包括其他 JSON 函数。如果值为 NULL,则使用 ON NULL 定义的行为。默认情况下,假设 ABSENT ON NULL。该函数目前不支持在 OVER 窗口、无界会话窗...
问题四:flink-json 函数用法 尝试使用flink-sql将聚合结果json展示的时候发现flink是支持JSON_OBJECTAGG, JSON_ARRAY, JSON_OBJECT 等这种函数的(使用的默认的blink), 但是总是报错函数的用法不对,有相关资料来介绍这些函数的使用方法的吗?或者示例 *来自志愿者整理的flink邮件归档 ...
flinksql json list 解析 DataFrame :数据带属性 保存Scahema.优化RDD。提升性能 DataSet: 进一步对DataFrame进行优化。是DataFrameAPI的一个扩展。强类型DataSet[Car] DataFrame是DataSet的特例。 DataFrame=DataSet[Row] DSL :DataFrame提供了一个特定领域的语言。去管理结构化的数据。可以使用Scala java python 和R中...
一、Flink简介二、Flink 部署及启动三、Flink 运行架构四、Flink 算子大全五、流处理中的 Time 与 Window 六、Flink 状态管理七、Flink 容错八、Flink SQL 九、Flink CEP 十、Flink CDC 十一、基于 Flink 构建全场景实时数仓十二、Flink 大厂面试题 Flink 涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解: 本文档参考了 ...
JSON_ARRAYAGG(items [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) 通過將項彙總成一個數組來構建一個JSON對象字串。 值構建函數 -- implicit constructor with parenthesis (value1 [, value2]*) 返回從值列表 (value1, value2, …) 建立的行。 ARRAY ‘[’value1 [, value2 ]* ‘]’ 返回從值列表 (value1...
flink可以对无界数据(流处理)和有界数据(批处理)进行有状态计算(flink天生支持状态计算)的分布式,高性能的计算框架。 flink流处理特性 flink的基石 flink的四大基石:checkpoint,state,time,window checkpoint:基于chandy-lamport算法实现分布式计算任务的一致性语义; ...
# .option("format", "json") \ # .build()) # 第二种方式:DDL创建表 t_env.execute_sql(""" CREATE TABLE users ( id INT, name STRING, address STRING, cities ARRAY<STRING> ) WITH ( 'connector' = 'filesystem', 'path' = 'file:///D:/projects/data-py/flink-py/data/users.json',...