DataStream orderStream = sourceStream .map(message -> JSON.parseObject(message, SubOrderDetail.class)) .name("map_sub_order_detail").uid("map_sub_order_detail"); 1. 2. 3. 4. 5. 6. JSON已经是预先处理好的标准化格式,所以POJO类SubOrderDetail的写法可以通过Lombok极大地简化。如果JSON的字段有...
public void eval(String s){ 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...
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 ...
在FlinkSQL中解析JSON数组可以通过使用Flink内置的JSON函数和Table API来实现。以下是一个详细的步骤指南,包括FlinkSQL对JSON数据的支持情况、示例数据准备、FlinkSQL查询编写、运行测试以及性能优化的建议。 1. 理解FlinkSQL对JSON数据的支持情况 FlinkSQL支持使用内置的JSON函数来解析和处理JSON数据。你可以使用JSON_VALUE...
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', ...
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 ...
"'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, Row.class).print(); ...
'format' = 'json', -- 数据源格式为 json 'json.fail-on-missing-field' = 'true', -- 字段丢失任务不失败 'json.ignore-parse-errors' = 'false' -- 解析失败跳过 ) 解析SQL select funcName, doublemap['inner_map']['key'], count(data.snapshots[1].url), ...
在Flink 中使用 SQL 消费 Kafka 中的 JSON 数组格式的数据,你需要首先定义一个表,这个表将映射 Kafka 主题中的数据格式,然后通过 Flink SQL 查询这个表。 以下是一般步骤说明: 设置Kafka 连接:定义一个表,该表通过 Flink 的 Kafka connector 连接到 Kafka。要做到这一点,你需要包含 Kafka 连接器和序列化器的依...