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...
Flink 中你可以使用StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加数据来源。 Flink 已经提供了若干实现好了的 source functions,当然你也可以通过实现 SourceFunction 来自定义非并行的 source 或者实现 ParallelSourceFunction 接口或者扩展 RichParallelSourceFunction 来自定义并行的 source, Flink St...
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...
Flink SQL 中可以使用 JSON_EXTRACT() 函数代替 get_json_object() 函数。 JSON_EXTRACT() 函数用于从 JSON 字符串中提取特定的字段值。它有以下的语法: JSON_EXTRACT(json_string, path)其中,json_string 是 JSON 字符串,path 是 JSON 字符串中字段的路径。 get_json_object() 函数也用于从 JSON 字符串中...
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 ...
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,...
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 ( ...
'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), ...
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。
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....