比如,Flink的map函数Scala签名为:def map[R: TypeInformation](fun: T => R): DataStream[R],传入map的数据类型是T,生成的数据类型是R,Flink会推测T和R的数据类型,并使用对应的序列化器进行序列化。 以一个字符串Tuple3类型为例,Flink首先推断出该类型,并生成对应的TypeInformation,然后在序列化时调用对应的...
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...
'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), `type`, TUMBLE_START(proctime,...
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...
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: SELECTSTRING_TO_ARRAY(JSON_QUERY('{"a":[{"c":"c1"},{"c":"c2"}]}','lax $.a[].c'),',')ASarray...
//Json转MapdefparseJSON(json:String):Map[String,String]={type CustomMap=Map[String,String]val obj=JSON.parseFull(json)obj match{caseSome(map:CustomMap)=>map;caseNone=>null;caseother=>null;}} flink部分 //解析,过滤为空的数据val newsMap=kafkaSource.map(x=>{Tools.parseJSON(x)}).filter(x...
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 ( ...
使用flink table sql接收 json 数据写入 mysql 中 使用flink(table sql)+kafka+mysql 实现一个简单的 demo 在gradle.build 中引入相关依赖 代码语言:txt 复制 plugins { id 'java' id "com.github.johnrengelman.shadow" version "6.1.0" } group 'io.github.earthchen'...
为什么将Map类型的数据定义成String后解析出来的数据是空呢?直接看代码, 不一会儿就定位到所在代码的位置了。 所在包:flink-json 所在类:org.apache.flink.formats.json.JsonRowDataDeserializationSchema所在方法:convertToString原因:因为flink解析出来的info本质还是jsonNode,即使我们在sql中定义其为String。
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。