我使用 flink 1.9 处理嵌套 json, 它嵌套了一个string数组,构造出的 table schema结构为: Row(parsedResponse: BasicArrayTypeInfo , timestamp: Long) 执行作业后会发生报错如下,出现 object 类型和string 类型的转换错误 Caused by: java.lang.ClassCastException: [Ljava.lang.Object; cannot be cast to [Ljav...
val jsonObject = JSON.parseObject(json) Canal( jsonObject.getLong("emptyCount"), jsonObject.getString("logFileName"), jsonObject.getString("dbName"), jsonObject.getLong("logFileOffset"), jsonObject.getString("eventType"), jsonObject.getString("columnValueList"), jsonObject.getString("tableNa...
Apache Flink SQL目前还不支持直接解析JSON字符串并将其转换为预期的数据类型。你可以在Flink SQL中使用STRING_TO_ARRAY函数将字符串转换为数组。 以下是一个示例,展示了如何将字符串转换为数组: SELECT STRING_TO_ARRAY(JSON_QUERY('{"a":[{"c":"c1"},{"c":"c2"}]}', 'lax $.a[].c'), ',') ...
基于Socket: socketTextStream(String hostname, int port) - 从 socket 读取。元素可以用分隔符切分。 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env .socketTextStream("localhost", 9999) // 监听 localhost 的 9999 ...
'json.ignore-parse-errors'='true'--如果设置为true,则忽略任何解析报错。); 2. 创建 Sink 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 CREATETABLE`jdbc_upsert_sink_table`(`id`INT,`message`STRING,`name`STRING,`phone`STRING,`company_name`STRING,`company_address`STRING)WITH('connector'='...
String 声明使用的格式。使用JSON格式时,参数取值为json。 json.fail-on-missing-field 否 false Boolean 参数取值如下: true:当解析字段缺失时,跳过当前字段或行。 false(默认值):当解析字段缺失时,抛出错误,作业启动失败。 json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 参数取值如下: true:当解析异常时,跳过当前字...
JSON_EXISTS(jsonValue, path [ { TRUE | FALSE | UNKNOWN | ERROR } ON ERROR ]) 确定一个JSON字符串是否符合给定的路径搜索条件。 JSON_STRING(value) 将一个值序列化为JSON。该函数返回一个包含序列化值的JSON字符串。 JSON_VALUE 使用JSON_VALUE函数,从JSON字符串中提取指定路径的表达式。 JSON_QUERY(js...
核心逻辑见下方代码,首先使用 ParameterTool 工具解析命令行中传入的参数,之后使用 Flink 内置的反序列化器解析消息体为字符串,在数据处理部分使用系统时间窗口统计时间窗内流入的消息,并且对于每个出现的单词汇聚生成 WordCount 对象,最后使用自定义的序列化器,将 WordCount 对象序列化为 Json 字节数组,投递到目标 Topic...
1、读取Kafka数据源,处理ods_base_log数据,并将数据转换为JSON格式,如果转换异常,则数据作为侧输出流,同时判断数据记录是否为正式访问的行为(datatype=prd),如果是,则主流输出到Kafka主题dwd_pv_log,否则侧输出流输出,如下所示: String topic = "ods_base_log"; String groupId = "base_log_app"; DataStream...
Hive 写入:FLIP-115 完善扩展了 FileSystem connector 的基础能力和实现,Table/SQL 层的 sink 可以支持各种格式(CSV、Json、Avro、Parquet、ORC),而且支持 Hive table 的所有格式。 Partition 支持:数据导入 Hive 引入 partition 提交机制来控制可见性,通过sink.partition-commit.trigger 控制 partition 提交的时机,通过...