Flink SQL支持Java Map类型。 Java Map类型是一种键值对的数据结构,用于存储和操作键值对。Flink SQL作为一种流式计算引擎,支持处理和分析实时数据流。在Flink SQL中,可以使用Java Map类型来表示和操作复杂的数据结构。 使用Java Map类型可以方便地处理和操作具有复杂结构的数据,例如JSON格式的数据。通过Flink SQL的内...
第三步,在 Flink SQL 中使用 -- 1. 创建 UDFCREATE FUNCTION user_scalar_func AS 'flink.examples.sql._12_data_type._02_user_defined.UserScalarFunction';-- 2. 创建数据源表CREATE TABLE source_table ( user_id BIGINT NOT NULL COMMENT '用户 id') WITH ( 'connector' = 'datagen', 'rows-per...
在Flink 的 Table 生态系统中,数据类型 描述了数据的逻辑类型,可以用来表示转换过程中输入、输出的类型。 Flink 的数据类型类似于 SQL 标准中的术语数据类型,但包含了值的可空性,以便于更好地处理标量表达式。 以下是一些数据类型的例子: INT INT NOT NULL INTERVAL DAY TO SECOND(3) ROW<myField ARRAY<BOOLEAN>...
源kafka消息数据中有个字段是Map类型, 我希望读取该字段并且写入clickhouse中, 这是个Map<String, Object>类型的数据, 还有可能是嵌套结构。就像这样 {"name":"hello","info":{"age":18,"gender":"male","other":{"car":"川A8888888","what":100}}} 问题 flinksql原生支持Map类型, 但是必须制定key和v...
使用MAP 类型消除 0 填充 在前面的代码中,我们统计order_count的时候,需要把collect_count默认设置成 0;现在我们只统计order_count,再把它放到一个 MAP 字段里,同理,collect_count也做相同的处理,union all 的时候,我们只对齐 map 字段就可以了,优化后代码如下: ...
1. TypeInformation 不能和 SQL 类型系统很好的集成,并且不同实现语言也会对其类型信息产生影响。 2. TypeInformation 与 SQL 类型系统不一致。 3. 不能为 DECIMAL 等定义精度和小数位数。 4. 不支持 CHAR/VARCHAR 之间的差异(FLINK-10257、FLINK-9559)。
MAP MULTISET ROW 自定义数据类型 其他数据类型 BOOLEAN RAW NULL Casting Legacy casting 数据类型提取 参考链接 Flink SQL提供了丰富的本地数据类型供用户使用。 Data Type 数据类型 数据类型描述了表生态系统中值的逻辑类型。它可用于声明操作的输入和/或输出类型。 Flink的数据类型类似于SQL标准的数据类型术语,但还...
我的代码如下: class SISSourceTable extends StreamTableSource[Row] with DefinedRowtimeAttributes with FlinkCal with FlinkTypeTags { private[this] val profileProp = ConfigurationManager.loadBusinessProperty val topic: String = ... val schemas = Seq( (TsCol, SQLTi...
Table API 和 SQL 的程序结构,与流式处理的程序结构类似;也可以近似地认为有这么几步:首先创建执行环境,然后定义source、transform和sink。 具体操作流程如下: val tableEnv = ... // 创建表环境 // 创建表 tableEnv.connect(...).createTemporaryTable("table1") ...