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...
51CTO博客已为您找到关于flinksql jsonArray解析的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及flinksql jsonArray解析问答内容。更多flinksql jsonArray解析相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
在Apache Flink SQL中，如果你有一个JSON_ARRAY类型的字段，并希望将其转换为Flink SQL中的ARRAY类型，...
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', 'format' = 'json', 'json.fail-on...
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...
官网有个实例说 json format 直接解析这样的复杂 json: "optional_address": {"oneOf": [ {"type": "null"}, {"$ref": "#/definitions/address"} ] } 太长了,截取一段,官网明确说了支持这样的实例,也就是支持 json 数组 json schema 和 Flink SQL 的映射关系中, json 的 array 对应 Flink SQL的...
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,以及在 SQL 里面如何获里面的值 数据格式如下: ...
不过,Flink的JSON连接器通常能够自动处理这种情况(如果JSON文件的顶层是一个数组)。如果自动处理不成功,你可能需要预处理你的JSON数据,将其转换为每个对象一行的格式。 4. 执行并测试FlinkSQL查询 一旦你创建了表,你就可以使用标准的SQL查询来检索和处理数据了。例如: sql SELECT * FROM json_array_table; 这个...
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(`...