" 'json.fail-on-missing-field' = 'false'," + " 'json.ignore-parse-errors' = 'true'," + " 'format' = 'json'\n" + ")"); Table kafkaJsonSource = tEnv.from("kafka_source"); tEnv.executeSql("CREATE TABLE print_table WITH ('connector' = 'print')\n" + "LIKE kafka_source ...
tableEnv.createTemporaryView(“dataTable”,dataTable) // val sql = “select id,temperature from dataTable where id = ‘sensor_1’” val resultSqlTable: Table = tableEnv.sqlQuery(sql) resultSqlTable.toAppendStream[(String,Double)].print(“resultSqlTable”) resultTable.toAppendStream[(String,...
上述结构是典型的嵌套 JSON ,其中 JSON 数组作为 JSON 对象中的一个字段。这种格式常用于存储列表或集合类型的数据,例如用户列表、商品列表、交易记录等。 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...
CREATE TABLE KafkaTable ( origin_database STRING METADATA FROM 'value.database' VIRTUAL, origin_table STRING METADATA FROM 'value.table' VIRTUAL, origin_sql_type MAP<STRING, INT> METADATA FROM 'value.sql-type' VIRTUAL, origin_pk_names ARRAY<STRING> METADATA FROM '-names' VIRTUAL, origin_ts ...
"'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, Row.class).print(); ...
在Flink 1.10 的 Table API 和 SQL 中,表支持的格式有四种: CSV Format JSON Format Apache Avro Format Old CSV Format 官网地址如下:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-formats 我用JSON Format 比较多,也有嵌套的JSON 数据需要解析,大概描述一下。
-- "table":"test", -- "type":"INSERT", -- "isDdl":false, -- "sql":"", -- "sqlType":{"name":1,"id":4,"age":4}, -- "data":[{"name":"yd","id":"4","age":"95"}], -- "old":null, -- "pkNames":null -- } 需要指定data的id字段为upsert-kafka源...
你可以使用 Jackson 的数据绑定功能将 JSON 转换为 Java 对象，然后使用 Flink 的 Table API 或 SQL ...
'format' = 'json', -- 数据源格式为 json 'json.fail-on-missing-field' = 'true', -- 字段丢失任务不失败 'json.ignore-parse-errors' = 'false' -- 解析失败跳过 ) 解析SQL select funcName, doublemap['inner_map']['key'], count(data.snapshots[1].url), ...