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":...
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结构。 下面是一个示例,演示如何使用`json_parse`函数: ```sql SELECT json_parse('{"name": "John", "age": 30}', 'name STRING,...
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...
Flink SQL 中可以使用 JSON_EXTRACT() 函数代替 get_json_object() 函数。 JSON_EXTRACT() 函数用于从 JSON 字符串中提取特定的字段值。它有以下的语法: JSON_EXTRACT(json_string, path)其中,json_string 是 JSON 字符串,path 是 JSON 字符串中字段的路径。 get_json_object() 函数也用于从 JSON 字符串中...
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 ( ...
之后,从sql 的 connector 开始,先看了下 kafak的,Flink 1.10 SQL 中,kafka 只支持 csv、json 和 avro 三种类型。(试了下 json 和 csv) 两个sql程序,包含读写 json、csn。 直接将上面的table sink 的sql 修改成写kafak: --sinkTable CREATE TABLE user_log_sink ( dt VARCHAR, pv BIGINT, uv BIGINT...
SQL 的properties 中可以通过 属性 "format.json-schema" 设置输入的 json schema。 Flink 的 json-schema 中支持如下的数据类型: 再来看下刚刚的嵌套json: {"user_info":{"user_id":"0111","name":"xxx"},"timestam":1586670908699,"id":"10001"} ...
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…
在作业管理选择新建作业创建一个FlinkSQL任务 编辑Flink SQL语句 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 ...
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'), ',') ...