jsonObject.getLong("emptyCount"), jsonObject.getString("logFileName"), jsonObject.getString("dbName"), jsonObject.getLong("logFileOffset"), jsonObject.getString("eventType"), jsonObject.getString("columnValueList"), jsonObject.getString("tableName"), jsonObject.getLong("timestamp") ) } }...
class MyJdbcSink(sql:String ) extends RichSinkFunction[Array[Any]] { val driver="com.mysql.jdbc.Driver" val url="jdbc:mysql://localhost:3306/sensor?useSSL=false" val username="root" val password="123456" val maxActive="20" var connection:Connection=null; //创建连接 override def open(par...
如果消息格式是 JSON 数组,可能需要实现自定义的 Deserialization schema,或者流水线的早期阶段通过 Flink 的 DataStream API 进行一些预处理,将 JSON 数组解析为独立的 JSON 对象以供 SQL 查询。 如果要处理 JSON 数组,可以考虑将 Flink SQL 与 DataStream API 结合使用,首先自定义一个解析 JSON 数组的 Deserializati...
'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置 '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'], c...
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 官网地址如下:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-formats 我用JSON Format 比较多,也有嵌套的JSON 数据需要解析,大概描述一下。
"'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(); ...
上述结构是典型的嵌套 JSON ,其中 JSON 数组作为 JSON 对象中的一个字段。这种格式常用于存储列表或集合类型的数据,例如用户列表、商品列表、交易记录等。 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 ( ...
白干了,flink 1.13 json format 可以直接解析复杂的sql,以如下格式 CREATE TABLE user_log ( user_id STRING ,item_id STRING ,category_id STRING ,sub_json ROW(sub_name STRING, password STRING, sub_json ROW(sub_name STRING, sub_pass STRING))) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'user_...
简介: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,以及在 SQL 里面如何获里面的值数据格式如下:以下数据完全是自己造的,没有任何实际含义 ...
`json_parse`是Apache Flink SQL中用于解析JSON字符串的函数。它可以将JSON字符串转换为相应的结构化数据,以便在Flink SQL中进行查询和分析。 下面是`json_parse`函数的语法: ```sql json_parse(json_string, [schema]) ``` 其中,`json_string`是要解析的JSON字符串,`schema`是可选的,用于指定解析后的数据...