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...
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...
在Flink CDC 中,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 函数将列转换为多行。以下是一种可能的示例:```SELECT col1, col2, col3FROM ( SELECT col1, col2, UNNEST(col3) AS col3 FROM ( SELECT col1, col2, CAST(JSON_STRING(col) AS ARRA...
public void eval(String s){ JSONArray jsonArray =JSONArray.parseArray(s); for(int i =0; i < jsonArray.size(); i++){ JSONObject jsonObject = jsonArray.getJSONObject(i); String type = jsonObject.getString("type"); String value = jsonObject.getString("value"); collector.collect(Row...
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。
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: ...
使用Flink SQL 解析嵌套 JSON 的步骤如下: 创建Kafka数据源表,指定 JSON 格式的反序列化器 CREATE TABLE kafka_source ( `employees` ARRAY<VARCHAR> ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'your_topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', ...
// // 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"); ...