我们使用 JSON_VALUE 函数将 JSON 数据中的 name 和 age 属性转换为 Flink SQL 中的 ROW 类型，并将其作为 name 和 age 列返回。可以根据需要将 JSON_VALUE 函数应用于其他 Flink SQL 操作，例如聚合、过滤等,试试看吧
FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化 FlinkSQLJSON_VALUE函数性能优化 本章节适用于MRS3.5.0及以后版本。 使用场景 内置JSON_VALUE函数解析一个JSONitem的多个字段时,复用上次JSONitem的解析结果,提升算子性能。 使用方法 配置Flink作业时,可通过在FlinkServer
JSON_VALUE 语法 VARCHARJSON_VALUE(VARCHARcontent,VARCHARpath) 入参 content VARCHAR类型,需要解析的JSON对象,使用字符串表示。 path VARCHAR类型,解析JSON的路径表达式。 目前path支持如下表达式。 功能描述 从JSON字符串中提取指定path的值,不合法的JSON和null都统一返回null。 示例 测试数据 测试语句 SELECTid,JSON_...
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FLINK SQL 怎么指定嵌套json的主键 发表于 2022-09-13 21:03:28175查看 kafka消息正文 -- key:`yd_test`.`test`, -- value:{ -- "mysqlType":{"name":"char","id":"int","age":"int"}, -- "id":606, -- "es":1662693580000, -- "ts":1662693580897, -- "database":"yd_te...
'value.format' = 'canal-json' ); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 常见问题 故障时投递重复的变更事件 在正常的操作环境下,Canal能够以exactly-once的语义投递每条变更事件,Flink能够正常消费Canal产生的变更事件。在非正常情况下(例如有故障发生),Canal只能保...
String value = jsonObject.getString("value"); collector.collect(Row.of(type, value)); } } @Overridepublic TypeInformation<Row> getResultType(){ returnTypes.ROW(Types.STRING(),Types.STRING()); } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
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 ...
'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.streaming.api.datastream.DataStream;importjava.sql.Connection;importjava.sql.DriverManager;importjava.sql.PreparedStatement;importjava.util.Properties;importjava.util.UUID;@SpringBootApplicationpublicclassFlinkConsumerKafkaApplication{publicstaticvoidmain(String[]args){StreamExecutionEnvironmentenv=Stream...