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...
以下是完整的SQL语句示例: INSERTINTOhbase_tableSELECTid,name,ageFROMjson_table; 1. 2. 该语句将从json_table中选择数据并插入到HBase中的hbase_table。 完整示例代码 下面是一个简单的Flink程序示例,包括主类和方法: importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache...
"'connector.document-type' = 'user_behavior'," "'connector.bulk-flush.max-actions' = '1',\n" + "'format.type' = 'json'," "'update-mode' = 'append' )"; tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL); Table table = tableEnv.sqlQuery("select * from test_es "); tableEnv.toRetractStream(table, ...
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'), ',') ...
// // 编写 SQL 查询 // String query = "SELECT user_id, SUM(order_amount) AS total_amount FROM csv_source GROUP BY user_id"; // // 执行查询并打印 // tableEnv.executeSql(query).print(); // env.execute("Flink SQL Demo"); ...
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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...
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。 value1 NOT IN (value2 [, value3]* ) 在给定列表 (value2, value3, …) 中不存在value1返回true。
为了消费 CDC 数据，用户需要在使用 SQL DDL 创建表时指指定“format=debezium-json”或者“format=canal-json”：CREATETABLEmy_table ( ...) WITH ('connector'='...', --e.g. 'kafka''format'='debezium-json');Flink 1.11 的接口都已 Ready，但是在实现上：只支持 Kafka 的 Debezium-json 和 ...