'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,...
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...
第二个最重要。由于flink中的flink-filesystems/flink-mapr-fs模块依赖mapr-releases repository提供的jar包,然而由于国内访问mapr-releases repository比较慢,而且所依赖的maprfs-5.2.1-mapr.jar 这个jar包有48MB,flink依赖中最大的一个jar包,故初次编译flink时,往往会由于下载mapr相关依赖超时导致编译失败。因此...
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。 而jsonNode的...
处理json 的udf 的需求是输入多个字段,返回多个字段,但是只有一行,只能使用 UDTF(flink 也就是 table functions) 官网地址:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/functions/udfs/#table-functions 类型推导 Table(类似于 SQL 标准)是一种强类型的 API。因此,函数的参数和...
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 ( ...
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: ...
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"} ...
private transient MapState<String, String> userIdState; private transient ValueState<Long> uvCountState; 参考回答: 我建议你用ContinuousEventTimeTrigger,可以在窗口范围内,连续触发。 你这个countTrigger,促发次数太多了,而且你后面是processWindowFunction,导致计算压力比较大。
Env.connect(kafka).withFormat(json).withSchema(schema).inAppendMode().registerTableSource("user_log")valtable:Table=tableEnv.sqlQuery("select userId, 'day', begintime, endtime from user_log")table.printSchema()valsink=newCsvTableSink("D:\\tmp\\flink_kafka.csv",",",1,WriteMode....