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...
def apply(json: String): Canal = { val jsonObject = JSON.parseObject(json) Canal( jsonObject.getLong("emptyCount"), jsonObject.getString("logFileName"), jsonObject.getString("dbName"), jsonObject.getLong("logFileOffset"), jsonObject.getString("eventType"), jsonObject.getString("columnValu...
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...
string1 SIMILAR TO string2 [ ESCAPE char ] 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。
用Flink SQL 解析 JSON 格式的数据是非常简单的,只需要在 DDL 语句中设置 Format 为 json 即可,像下面这样: CREATE TABLE kafka_source ( funcName STRING, data ROW<snapshots ARRAY<ROW<content_type STRING,url STRING>>,audio ARRAY<ROW<content_type STRING,url STRING>>>, ...
// // 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"); ...
白干了,flink 1.13 json format 可以直接解析复杂的sql,以如下格式 CREATE TABLE user_log ( user_id STRING ,item_id STRING ,category_id STRING ,sub_json ROW(sub_name STRING, password STRING, sub_json ROW(sub_name STRING, sub_pass STRING))) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'user_...
"type": "object","properties": {"lon": {"type": "number"},"rideTime": {"type": "string","format": "date-time"} } }' SQL 的properties 中可以通过 属性 "format.json-schema" 设置输入的 json schema。 Flink 的 json-schema 中支持如下的数据类型: ...