第二个最重要。由于flink中的flink-filesystems/flink-mapr-fs模块依赖mapr-releases repository提供的jar包,然而由于国内访问mapr-releases repository比较慢,而且所依赖的maprfs-5.2.1-mapr.jar 这个jar包有48MB,flink依赖中最大的一个jar包,故初次编译flink时,往往会由于下载mapr相关依赖超时导致编译失败。因此...
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其中context是json的一个键,其值为jsonObject,数据示例如下: { “id”: 1, "context”: { … (这里的数据为jsonObject,具体schema不确定, 由各个业务方自行确定,可能嵌套,也可能不嵌套,完全不可控) } } 建表语句为: CREATE TABLE json_source ( id bigint, context ) WITH ( 'connector' = 'kafka’,...
Flink SQL 中可以使用 JSON_EXTRACT() 函数代替 get_json_object() 函数。 JSON_EXTRACT() 函数用于从 JSON 字符串中提取特定的字段值。它有以下的语法: JSON_EXTRACT(json_string, path)其中,json_string 是 JSON 字符串,path 是 JSON 字符串中字段的路径。 get_json_object() 函数也用于从 JSON 字符串中...
`c`ROW<eARRAY<VARCHAR>,fROW<mVARCHAR>>--c是一个JSON Object,对应Flink里面是ROW;e是json list,对应ARRAY。)WITH('connector'='kafka','topic'='xxx','properties.bootstrap.servers'='xxx','properties.group.id'='xxx','format'='json','scan.startup.mode'='xxx'); ...
`c`ROW<eARRAY<VARCHAR>,fROW<mVARCHAR>>--c是一个JSON Object,对应Flink里面是ROW;e是json list,对应ARRAY。)WITH('connector'='kafka','topic'='xxx','properties.bootstrap.servers'='xxx','properties.group.id'='xxx','format'='json','scan.startup.mode'='xxx'); ...
public void join(SourceDpiHttp model, JSONObject dimInfo) { model.setSceneName(dimInfo.getString("scene_name"));model.setCellName(dimInfo.getString("cell_name"));model.setCellType(dimInfo.getString("cell_type"));} }, 60, TimeUnit.SECONDS).name("cell_dim_join");// 设置waterMark时间...
import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.apache.flink.metrics.Metric; import org.apache.flink.metrics.MetricConfig; import org.apache.flink.metrics.MetricGroup; import org.apache.flink.metrics.reporter.AbstractReporter; ...
flink 扩展支持 hive 内置 udf:flink sql 提供了扩展 udf 的能力,即 module,并且 flink sql 也内置了 HiveModule(需要你主动加载进环境),来支持一些 hive 内置的 udf (比如 get_json_object)给小伙伴们使用。 flink 扩展支持用户自定义的 hive udf:主要介绍 flink sql 流任务中,不能使用 create temporary fun...
String city = jsonObject.getString("city"); Double money = jsonObject.getDouble("money"); return Tuple3.of(province, city, money); }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.STRING, Types.DOUBLE)); //按照省份进行分组 KeyedStream<Tuple3<String, String, Double>, Tuple> keyed = province...