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...
val obj = JSON.parseObject(x, classOf[RawData]) Tuple3.apply(obj.devId, obj.time, obj.data) }) tabEnv.registerDataStream("tbl1", ds,'devId, 'time,'data) val rsTab = tabEnv.sqlQuery("select devId,`time`,`type`,`value` from tbl1 , LATERAL TABLE(udtf(data)) as t(`type`,`val...
Canal为变更日志提供了统一的数据格式,并支持使用JSON或protobuf序列化消息(Canal默认使用protobuf)。支持Canal格式的连接器有消息队列Kafka和对象存储OSS。 Flink支持将Canal的JSON消息解析为INSERT、UPDATE或DELETE消息到Flink SQL系统中。在很多情况下,利用Canal这个特性非常的有用,例如: 将增量数据从数据库同步到其他系...
Apache Flink SQL目前还不支持直接解析JSON字符串并将其转换为预期的数据类型。你可以在Flink SQL中使用STRING_TO_ARRAY函数将字符串转换为数组。 以下是一个示例,展示了如何将字符串转换为数组: SELECT STRING_TO_ARRAY(JSON_QUERY('{"a":[{"c":"c1"},{"c":"c2"}]}', 'lax $.a[].c'), ',') ...
注意:redis 中的数据结构存储是按照 key,value 去存储的。其中 key 为 user_id,value 为 age,sex 的 json。如下图所示: user_profile redis 预期输出数据如下: flink sql lookup join 登场。下面是官网的链接。 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/sql/queries/joins...
此问题可以通过使用key.fields-prefix属性来避免。以下是定义Flink表的SQL语句。 CREATETABLEkafka_table (-- 在此定义键中和值中的字段key_idINT, value_idINT, name STRING )WITH('connector'='kafka','topic'='test_topic','properties.bootstrap.servers'='localhost:9092','format'='json','json.ignore...
此问题可以通过使用key.fields-prefix属性来避免。以下是定义Flink表的SQL语句。 CREATETABLEkafka_table (-- 在此定义键中和值中的字段key_idINT, value_idINT, name STRING )WITH('connector'='kafka','topic'='test_topic','properties.bootstrap.servers'='localhost:9092','format'='json','json.ignore...
FlinkSQL Kafka Connector支持消费drs-json格式数据 FlinkSQL Kafka Connector支持消费drs-json格式数据 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 使用场景 FlinkSQL需要消费Kafka中drs-json格式(一种CDC消息格式)的数据。 使用方法 在创建的Kafka Connector Source流表中,设置 来自:帮助中心 查看更多 → 错误码 409...
executeSql(createSourceTableDdl); // // 编写 SQL 查询 // String query = "SELECT user...