在Flink 中,一般 Java 接口采用 Tuple 类型来组合多个字段,而 Scala 则更经常使用 Row 类型或 Case Class。相对于 Row,Tuple 类型存在两个问题,一个是字段个数不能超过 25 个,此外,所有字段不允许有 null 值。最后,Flink 也支持用户自定义新的类型和 TypeInformation,并通过 Kryo 来实现序列化,但是这种方式可...
val dataStream = inputStream.map(data => { val arr = data.split(",") SensorReading(arr(0),arr(1).toLong, arr(2).toDouble) }) //分组聚合,输出每个传感器当前最小值 val aggStream = dataStream .keyBy("id") //根据id进行分组 .minBy("temperature") aggStream.print() //需要输出当前最...
public PreparedStatement buildStatement(Connection connection, OutputRowData t) throws SQLException 其中,connection表示JDBC连接,t表示要写入数据库的RowData对象,该方法返回一个PreparedStatement对象,表示用于写入数据库的SQL语句。 以下是一个示例,演示了如何实现自定义的RowData转换器,将RowData对象中的字段转换为字符...
可以使用 Flink 提供的 MapFunction 或者FlatMapFunction 将DataStream<Row> 转换为 DataStream<RowData>。 使用MapFunction 的代码示例: DataStream<Row> inputDataStream = ...; // 定义转换函数 MapFunction<Row, RowData> mapFunction = new MapFunction<Row, RowData>()...
flink使用了hive的VectorizedRowBatch来写入ORC格式的数据,所以需要把输入数据组织成VectorizedRowBatch对象,而这个转换的功能就是由OrcBulkWriterFactory中的变量---也就是抽象类Vectorizer类完成的,主要实现的方法就是org.apache.flink.orc.vector.Vectorizer#vectorize方法。 在flink中,提供了一个支持RowData输入格式的Row...
这是一个典型的列转行或者一行转多行的场景,需要将 data 列进行拆分成为多行多列,下面介绍两种实现方式. 使用Flink 自带的 unnest 函数解析 建表DDL CREATE TABLE kafka_table ( namestring, `data` ARRAY<ROW<content_type STRING,url STRING>>)
在不使用Table API的情况下,DataStream可以通过一些转换操作来转变为另一个DataStream。以下是一些常见的转换操作示例: map操作:将每个元素应用一个函数进行转换。例如,将字符串转换为大写形式: DataStream<String> input = ...; // 输入的DataStream DataStream<String> output = input.map(new MapFunction<String, ...
此外,我还尝试了一下用Flink的DataStream API,根据官方文档的示例,一时半会没折腾出来,主要是官网没有提供将数据源的行(string),如何转化成为写入时需要的RowData格式,看源码也是一脸懵逼,下次再说吧。 3. 跟spark比 从当前的场景实现来看,相比spark,通过flink写hudi表的坑明显更多一点,解决起来成本也更高一些。
RowData 代表了一行的数据，在 RowData 上面会有一个元数据的信息 RowKind，RowKind 里面包括了插入(+I)、更新前(-U)、更新后(+U)、删除(-D)，这样和数据库里面的 binlog 概念十分类似。通过 Debezium 采集的数据，包含了旧数据(before)和新数据行(after)以及原数据信息(source)，op 的 u 表示是 update ...
将Flink SQL 的 RowData 转为 Hudi Record(Arvo 格式)。 ComplexAvroKeyGenerator 核心方法是 getKey,getRecordKeyFieldNames 从 TypedProperties 获取 hoodie.datasource.write.recordkey.field(即 FlinkOptions.RECORD_KEY_FIELD)对应的值。 return KeyGenUtils.getRecordKey(record, getRecordKeyFieldNames(), isConsi...