并希望将其转换为Flink SQL中的ARRAY类型，你可以使用内置的JSON函数来实现这一转换。
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...
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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'), ',') ...
CREATETABLE`kafka_json_source_table`(`id`INT,`message`STRING,`userInfo`ROW<`name`STRING,`phone`ARRAY<STRING>>,--采用ROW嵌套ARRAY格式接收JSON字段`companyInfo`MAP<STRING,STRING>--采用MAP格式接收JSON字段)WITH('connector'='kafka','topic'='oceanus_advanced2',--替换为您要消费的 Topic'scan.start...
自定义 UDTF 解析的时候,就不需要把 data 字段定义成 ARRAY 类型了,直接定义成 STRING 类型就可以了,并且这种方式会更加的灵活,比如还需要过滤数据或者更复杂的一些操作时都可以在 UDTF 里面完成. Flink SQL 使用 UDTF selectname,content_type,urlfromkafka_table CROSS JOIN lateral TABLE (ParserJsonArrayTest(`...
元数据列是 SQL 标准的扩展,允许访问数据源本身具有的一些元数据。元数据列由 METADATA 关键字标识。 例如,我们可以使用元数据列从 Kafka 数据中读取 Kafka 数据自带的时间戳(这个时间戳不是数据中的某个时间戳字段,而是数据写入 Kafka 时,Kafka 引擎给这条数据打上的时间戳标记),然后我们可以在 Flink SQL 中使...
json schema 和 Flink SQL 的映射关系中, json 的 array 对应 Flink SQL的 ARRAY[_] 按照object 类型的写法,写了个这样的: "jsonArray":{"type": "array","properties": {"type": "object","properties": {"user_id222" : {type:"string"},"name222" : {type:"string"} ...
6. STRING_TO_ARRAY(string, delimiter):将字符串 string 按照分隔符 delimiter 分割成数组。 7. ARRAY_TO_STRING(array, delimiter):将数组 array 按照分隔符 delimiter 连接成一个字符串。 8. TO_JSON(obj):将对象 obj 转换为 JSON 字符串。 9. FROM_JSON(json, schema):将 JSON 字符串 json 根据指定...
这是一个典型的列转行或者一行转多行的场景,需要将data列进行拆分成为多行多列,先看下代码实现: public class MyUDTF extends TableFunction<Row>{ public void eval(String s){ JSONArray jsonArray =JSONArray.parseArray(s); for(int i =0; i < jsonArray.size(); i++){ JSONObject jsonObject = ...