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...
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。
JSONArray jsonArray =JSONArray.parseArray(s); for(int i =0; i < jsonArray.size(); i++){ JSONObject jsonObject = jsonArray.getJSONObject(i); String type = jsonObject.getString("type"); String value = jsonObject.getString("value"); collector.collect(Row.of(type, value)); } } @...
GET_JSON_OBJECT(json_str, path_str) REPLACE SHA1 SHA256 5.时间函数 6.条件函数 7.类型转换函数 示例 CAST 8.Hash函数 9.其他标量函数 值访问函数 值构造函数 集合函数 分组函数 10.聚合函数 函数 示例 COUNT AVG SUM MAX MIN STDDEV_POP VAR_POP FIRST_VALUE LAST_VALUE 1.比较函数 比较函数的函数名...
如果分区只包含一行,则该函数将返回 0。 NTILE(n) N/A 将每个窗口分区的行划分为从 1 到最多 n 的桶。如果窗口分区中的行数不能整除为桶数,则余数值将从第一个桶开始分配,每个桶一个。例如,对于 6 行和 4 个桶,桶值如下:1 1 2 2 3 4 JSON_OBJECTAGG([KEY] key VALUE value [ { NULL ...
在hive里有一个常用的解析json的函数get_json_object,这个可以把json字符串解析之后得到想要的字段,但是flink中没有这个函数,所以我们可以通过这种方式来使用hive的函数,就不用我们自己开发UDF了。 System.out.println("hive 函数的使用: --- "); String sql = "SELECT ...
处理json 的udf 的需求是输入多个字段,返回多个字段,但是只有一行,只能使用 UDTF(flink 也就是 table functions) 官网地址:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/functions/udfs/#table-functions 类型推导 Table(类似于 SQL 标准)是一种强类型的 API。因此,函数的参数和...
那么如果我如果强行使用 get_json_object 这个 udf,会发生啥呢?结果如下图。 直接报错找不到 udf。 第二部分:flink 扩展支持用户自定义 hive udf。 内置函数解决不了用户的复杂需求,用户就需要自己写 hive udf,并且这部分自定义 udf 也想在 flink sql 中使用。
String url= jsonObject.getString("url"); collect(Row.of(content_type,url)); } }catch(Exception e) { log.error("parser json failed :"+e.getMessage()); } } } 自定义 UDTF 解析的时候,就不需要把 data 字段定义成 ARRAY 类型了,直接定义成 STRING 类型就可以了,并且这种方式会更加的灵活,比...
DataStream<JSONObject>hbase = kafka.getSideOutput(hbaseTag); //TODO 8.将Kafka数据写入Kafka主题,将HBase数据写入Phoenix表 kafka.print("Kafka >>>"); hbase.print("HBase >>>"); // --- 入 HBASE 和 Kafka 的自定义函数自个去实现,这里不做讲述 --- // hbase.addSink(new DimSink...