"'connector.document-type' = 'user_behavior'," "'connector.bulk-flush.max-actions' = '1',\n" + "'format.type' = 'json'," "'update-mode' = 'append' )"; tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL); Table table = tableEnv.sqlQuery("select * from test_es "); tableEnv.toRetractStream(table, ...
官网有个实例说 json format 直接解析这样的复杂 json: "optional_address": {"oneOf": [ {"type": "null"}, {"$ref": "#/definitions/address"} ] } 太长了,截取一段,官网明确说了支持这样的实例,也就是支持 json 数组 json schema 和 Flink SQL 的映射关系中, json 的 array 对应 Flink SQL的 ...
flinksql解析mysql的复杂json格式转换为字段 flink json解析 序列化就是将一个内存对象转换成二进制串,形成网络传输或者持久化的数据流。反序列化将二进制串转换为内存对象,这样就可以直接在编程语言中读写和操作这个对象。在Java和大数据生态圈中,已有不少序列化工具,比如Java自带的序列化工具、Kryo等。一些RPC框架也...
SQL说明:创建两张kafka流表,起作用为从kafka源端读取cdl对应topic,解析出需要的字段。并将结果写入另外一个kafka topic Json 中的每个 {} 都需要用 Row 类型来表示 Json 中的每个 [] 都需要用 Arrary 类型来表示 数组的下标是从 1 开始的不是 0 如下面 SQL 中的schema.fields[1].type 关键字在任何地方都...
Flink SQL 解析复杂(嵌套)JSON 在Flink 1.10 的 Table API 和 SQL 中,表支持的格式有四种: CSV Format JSON Format Apache Avro Format Old CSV Format 1. 2. 3. 4. 官网地址如下:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-formats...
没发，只能写个⾃定义的 udf 先凑合着⽤了，这两天突然有点想法，写个通⽤的 udf，来解析复杂 json 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）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...
在日常的开发中,最常用的数据格式是 JSON ,并且有的时候 JSON 的格式是非常复杂的(嵌套的格式),那在 Flink SQL 中进行解析的时候也会相当麻烦一点,下面将会演示如何在 DDL 里面定义 Map、Array、Row 类型的数据,以…
从复杂json中提取关心的字段数据,利用ROW的方式, 可以让复杂的json转变为可操作的schema,然后可以通过field as xx.xx.xx来使用 version flink 1.13.0 原始json {"sln":"itn","pl":"js","sdk":"zg-js","sdkv":"2.0","owner":"zg","ut":"2021-7-15 16:07:01","tz":28800000,"debug":0,"ak...
使用Flink SQL 解析嵌套 JSON 的步骤如下: 创建Kafka数据源表,指定 JSON 格式的反序列化器 CREATE TABLE kafka_source ( `employees` ARRAY<VARCHAR> ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'your_topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', ...
楼主你好，当需要解析复杂的JSON数据并将其加载到表中时，可以考虑使用阿里云Flink的Json Table Format插件...