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...
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/dev/table/functions/systemfunctions/#json-functions // TRUE SELECT JSON_EXISTS('{"a": true}', '$.a'); // FALSE SELECT JSON_EXISTS('{"a": true}', '$.b'); // TRUE SELECT JSON_EXISTS('{"a": [{ "b": 1 }]}'...
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,...
编写Flink SQL 查询,从 Kafka 数据源表读取数据并将其写入目标表 INSERT INTO result_table SELECT JSON_VALUE(emp,'$.name') AS name, CAST(JSON_VALUE(emp,'$.age') AS INT) AS age, JSON_VALUE(emp,'$.department') AS department FROM kafka_source CROSS JOIN UNNEST(`employees`) AS t(emp); ...
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 ...
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"} ...
'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), ...
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 CDC 中,您可以使用 Flink SQL 的内置函数来将一个 JSON 格式的字符串转换为 ARRAY 结构,并使用 UNNEST 函数将列转换为多行。以下是一种可能的示例:```SELECT col1, col2, col3FROM ( SELECT col1, col2, UNNEST(col3) AS col3 FROM (...