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...
您可以使用 Flink SQL 的内置函数来将一个 JSON 格式的字符串转换为 ARRAY 结构，并使用 UNNEST 函数...
socketTextStream(String hostname, int port) - 从 socket 读取。元素可以用分隔符切分。 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env .socketTextStream("localhost", 9999) // 监听 localhost 的 9999 端口过来的数据...
def inputTopic =config.getString("input.topic") def groupId =config.getString("group.id") def enableAutoCommit =config.getString("enable.auto.commit") def autoCommitIntervalMs =config.getString("") def autoOffsetReset =config.getString("auto.offset.reset") def main(args: Array[String]): ...
使用Flink SQL 解析嵌套JSON 在用FlinK SQL 进行实时数据处理时,经常碰到 JSON 格式的数据,单层 JSON 格式很容易处理,但如果是嵌套 JSON 该怎么办呢? 假设Kafka 中存储的数据格式如下: { "employees": [ { "name": "John Doe", "age": 30, "department": "Engineering" }, { "name": "Jane Smith"...
// // 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"); ...
(env, settings);// Kafka 流处理表StringcreateKafkaSourceDDL="CREATE TABLE kafka_stream_orders ("+"order_id STRING,"+"amount DOUBLE)"+"WITH ("+"'connector' = 'kafka',"+"'topic' = 'topic_test',"+"'properties.bootstrap.servers' = '10.20.1.26:9092',"+"'format' = 'json',"+"'...
2. 语法, 语义 均和传统批 SQL 一致 3. 左右流都会触发结果更新 4. 状态持续增长,一般结合 state TTL 使用 5. 只支持相等联接,即至少有一个连接条件是相等谓词的联接。 Regular Join 验证思路 验证环境: source:kafka 左流:json kafka、upsert-kafka ...
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...