在FlinkSQL中解析JSON数组,你可以通过编写自定义函数(UDF,User-Defined Function)来实现。下面我将按照你的提示逐步讲解如何实现这一目标: 1. 确定FlinkSQL环境及版本 确保你已经在Flink环境中,并且FlinkSQL的版本支持自定义函数的编写和使用。 2. 准备JSON数组样例数据 假设你的JSON数组数据如下: json [ {"name":...
flinksql的json_parse的用法 `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...
flink 读取多行json flinksql解析json数组 本篇幅介绍Flink Table/SQL中如何自定义一个表函数(TableFunction),介绍其基本用法以及与源码结合分析其调用流程。 基本使用 表函数TableFunction相对标量函数ScalarFunction一对一,它是一个一对多的情况,通常使用TableFunction来完成列转行的一个操作。先通过一个实际案例了解其用法...
jsonObject.getLong("emptyCount"), jsonObject.getString("logFileName"), jsonObject.getString("dbName"), jsonObject.getLong("logFileOffset"), jsonObject.getString("eventType"), jsonObject.getString("columnValueList"), jsonObject.getString("tableName"), jsonObject.getLong("timestamp") ) } }...
Flink SQL没有直接支持将JSON字符串解析为数组的内置函数。但是,你可以使用JSON_TABLE函数将JSON字符串转换为表,然后使用ARRAY函数将表中的数据转换为数组。以下是一个示例: SELECT ARRAY(c) as result FROM JSON_TABLE('{"a":[{"c":"c1"},{"c":"c2"}]}' COLUMNS (c STRING)) 这将返回一个包含数组...
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', ...
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'), ',') ...
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。
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) 官网地址:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/functions/udfs/#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…