我们可以在表与 DataStream/DataSet 之间无缝切换,以允许程序将 Table API 与DataStream 以及 DataSet 混合使用 Flink 提供的最高层级的抽象是SQL。这一层抽象在语法与表达能力上与 Table API 类似,但是是以 SQL 查询表达式的形式表现程序。SQL 抽象与 Table API 交互密切,同时 SQL 查询可以直接在 Table API 定义的...
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如果您需要获取普通JSON数据,方法详情请参见JSON Format。 如果您需要获取嵌套的JSON数据,则源表DDL中使用ROW格式定义JSON Object,结果表DDL中定义好要获取的JSON数据对应的Key,在DML语句中设置好Key获取的方式,就可以获取到对应的嵌套Key的Value值。代码示例如下: 测试数据 {"a":"abc","b":1,"c":{"e":["...
如果您需要获取普通JSON数据,方法详情请参见JSON Format。 如果您需要获取嵌套的JSON数据,则源表DDL中使用ROW格式定义JSON Object,结果表DDL中定义好要获取的JSON数据对应的Key,在DML语句中设置好Key获取的方式,就可以获取到对应的嵌套Key的Value值。代码示例如下: 测试数据 {"a":"abc","b":1,"c":{"e":["...
在日常的开发中,最常用的数据格式是 JSON ,并且有的时候 JSON 的格式是非常复杂的(嵌套的格式),那在 Flink SQL 中进行解析的时候也会相当麻烦一点,下面将会演示如何在 DDL 里面定义 Map、Array、Row 类型的数据,以…
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 数组的下标是从 1 开始的不是 0 如下面 SQL 中的schema.fields[1].type...
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_...
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 ( ...
试下这些函数代捷此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China
下面是使用 FlinkSQL 调用 TO_TIMESTAMP 将时间字符串转换为时间戳的结果：Flink SQL> select TO_TIME...