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...
9行:extend 指令:使用 json_extract_scalar 函数,提取 schedule 中的 type 字段,并命名为 scheduleType。 10 行:project 指令:保留需要的字段列表,其中 project 字段来自于 Payload。 创建SQL 作业 在阿里云 Flink 控制台创建一个空白的 SQL 的流作业草稿,点击下一步,进入作业编写。 在作业草稿中输入如下创建临时...
Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集、历史的数据集;也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据流结果,只要数据源源不断的过来,Flink 就能够一直计算下去,这个 Data Sources 就是数据的来源地。 Flink 中你可以使用StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)...
Apache Flink 支援將 Debezium JSON 和 Avro 訊息解譯為 INSERT/UPDATE/DELETE 訊息到 Flink SQL 系統。在許多情況下,這項支援很有用:將累加數據從資料庫同步處理至其他系統 稽核記錄 在資料庫上建置即時具體化檢視 檢視時態聯結變更資料庫數據表的歷程記錄現在,讓我們瞭解如何使用 Flink SQL 使用 SQL Server 的...
flink sql 解析 json 数组 flink处理json数据 flink大数据流式处理技术入门 Apache Flink 简介 Apache Flink是一个开源的流式数据处理框架,支持高性能、可扩展、容错的分布式流处理应用。 核心特性 1. 流式处理 Flink支持基于事件时间的流式数据处理,能够处理无界和有界数据流。
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...
在Flink 1.10 的 Table API 和 SQL 中,表支持的格式有四种: CSV Format JSON Format Apache Avro Format Old CSV Format 官网地址如下:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-formats 我用JSON Format 比较多,也有嵌套的JSON 数据需要解析,大概描述一下。
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…
如果string1匹配SQL正则表达式string2返回true。 string1 NOT SIMILAR TO string2 [ ESCAPE char ] 如果string1与SQL正则表达式string2不匹配返回true。 value1 IN (value2 [, value3]* ) 在给定列表 (value2, value3, …) 中存在 value1返回true。
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