Flink基础(53):FLINK SQL(30) 内置函数(11)字符串函数(二),JSON_VALUE语法VARCHARJSON_VALUE(VARCHARcontent,VARCHARpath)入参contentVARCHAR类型,需要解析的JSON对象,使用字符串表示。pathVARCHAR类型,解析JSON的路径表达式。目前path支持如下表达式。...
JSON_VALUE 语法 VARCHARJSON_VALUE(VARCHARcontent,VARCHARpath) 入参 content VARCHAR类型,需要解析的JSON对象,使用字符串表示。 path VARCHAR类型,解析JSON的路径表达式。 目前path支持如下表达式。 功能描述 从JSON字符串中提取指定path的值,不合法的JSON和null都统一返回null。 示例 测试数据 测试语句 SELECTid,JSON_...
编写Flink SQL 查询,从 Kafka 数据源表读取数据并将其写入目标表 INSERT INTO result_table SELECT JSON_VALUE(emp,'$.name') AS name, CAST(JSON_VALUE(emp,'$.age') AS INT) AS age, JSON_VALUE(emp,'$.department') AS department FROM kafka_source CROSS JOIN UNNEST(`employees`) AS t(emp); ...
Instead ofto_timestamp(JSON_VALUE(contentJson, '$.created'), 'yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSZ')if usedJSON_VALUE(contentJson, '$.created' RETURNING STRING)i get the string value back.
Flink支持将Canal的JSON消息解析为INSERT、UPDATE或DELETE消息到Flink SQL系统中。在很多情况下,利用Canal这个特性非常的有用,例如: 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 数据库表的temporal join变更历史 Flink还支持将Flink SQL中的INSERT、UPDATE或DELETE消息编码为Canal格式的JSON消息,输出...
然后,在您的 Flink SQL 查询中,可以使用该自定义 UDF: SELECT JsonQueryUDF(col_a, col_b) FROM table_a; 这样,您可以自定义处理 JSON 查询逻辑,并在查询中根据需要传递变量参数来执行动态的路径查询。 请注意,以上代码仅为示例,请根据实际需求进行修改和调整。具体的自定义 UDF 实现可能需要根据您的数据结...
在作业管理选择新建作业创建一个FlinkSQL任务 编辑Flink SQL语句 SQL说明:创建两张kafka流表,起作用为从kafka源端读取cdl对应topic,解析出需要的字段。并将结果写入另外一个kafka topic Json 中的每个 {} 都需要用 Row 类型来表示 Json 中的每个 [] 都需要用 Arrary 类型来表示 ...
简介: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 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: ...
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...
首先，Flink SQL 支持不同的查询结果模式。在下面的 Demo 中，我们使用 tableau 模式，因为它与其他 ...