Apache Flink features two relational APIs - the Table API and SQL - for unified stream and batch processing. The Table API is a language-integrated query API for Java, Scala, and Python that allows the composition of queries from relational operators such as selection, filter, and join in a...
比如,Flink的map函数Scala签名为:def map[R: TypeInformation](fun: T => R): DataStream[R],传入map的数据类型是T,生成的数据类型是R,Flink会推测T和R的数据类型,并使用对应的序列化器进行序列化。 以一个字符串Tuple3类型为例,Flink首先推断出该类型,并生成对应的TypeInformation,然后在序列化时调用对应的...
'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), `type`, TUMBLE_START(proctime,...
Env.connect(kafka).withFormat(json).withSchema(schema).inAppendMode().registerTableSource("user_log")valtable:Table=tableEnv.sqlQuery("select userId, 'day', begintime, endtime from user_log")table.printSchema()valsink=newCsvTableSink("D:\\tmp\\flink_kafka.csv",",",1,WriteMode.OVERWRIT...
从上面的实例上,可以看到 object 类型数据有 properties,而properties 的内容,怎么看都想是json的内层数据。 所以上面的sql 对应的 json-schema 是这样的: 'format.json-schema' = '{ "type": "object","properties": {"id": {type: "string"},"timestam": {type: "string"},"user_info":{type: "...
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 ( ...
上面的数据信息为复杂的json嵌套结构,包含了 Map、Array、Row 等类型, 对于这样的复杂格式需要有一种高效的方式进行解析,下面介绍如何实现。 华为FusionInsight MRS Flink WebUI介绍 Flink WebUI提供基于Web的可视化开发平台,用户只需要编写SQL即可开发作业,极大降低作业开发门槛。同时通过作业平台能力开放,支持业务人员自行...
"'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(); ...
解析JSON数据:使用Flink提供的JSON解析器,将JSON字符串解析为键值对的形式。可以使用Flink的JSON库或者第三方库,如Jackson、Gson等。 指定键字段:根据需要对数据进行分组和聚合的键字段,将其提取出来作为键。可以使用Flink的转换操作,如map、flatMap等,将键字段提取出来。 分组和聚合:使用Flink的groupBy操作,将数据...
to_timestamp(JSON_VALUE(contentJson, '$.created'), 'yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSZ') as created from some_raw_table; My contentJson field has "contentJson": "{\"created\":\"2023-02-04T04:12:07.925Z\"}". createdfield in thesink_topicand tableroles_created_raw_v1...