自定义UDF是处理FlinkSQL中复杂数据类型转换的常用方法。你可以使用Java或Scala编写一个UDF,将字符串转换为数组。 java import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction; public class StringToArray extends ScalarFunction { public String[] e
SingleOutputStreamOperator<String> map = sensorDS.map(new MapFunction<WaterSensor, String>() { @Override public String map(WaterSensor waterSensor) throws Exception { return waterSensor.getId(); } }); // 2. lambda 表达式 sensorDS.map(sensor -> sensor.getId()); // 如果是一行 可以省去大...
shcema为ARRAY<ROW<field1 INT, field2 INT>>>，现在需要将array拆开每个ROW<field1 INT, field2 IN...
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: SELECTSTRING_TO_ARRAY(JSON_QUERY('{"a":[{"c":"c1"},{"c":"c2"}]}','lax $.a[].c'),',')ASarray_valueFROMdual; 在这个示例中,STRING_TO_ARRAY函数会将JSON_QUERY函数返回的...
6. STRING_TO_ARRAY(string, delimiter):将字符串 string 按照分隔符 delimiter 分割成数组。 7. ARRAY_TO_STRING(array, delimiter):将数组 array 按照分隔符 delimiter 连接成一个字符串。 8. TO_JSON(obj):将对象 obj 转换为 JSON 字符串。 9. FROM_JSON(json, schema):将 JSON 字符串 json 根据指定...
如BasicTypeInfo,这个类定义了一系列常用类型的快捷方式,对于 String、Boolean、Byte、Short、Integer、Long、Float、Double、Char 等基本类型的类型声明,可以直接使用。 而且 Flink 还提供了完全等价的 Types 类(org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types)。 特别需要注意的是,flink-table 模块也有一个 Types 类(...
定义表的结构可以使用`Types`类提供的方法,如`Types.STRING()`和`Types.OBJECT_ARRAY(Types.STRING())`。以下是示例代码: StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); TableSchema schema = TableSchema.builder() .field("str", Types.STRING()) .build(); tableEnv.register...
其中productImages 为 Test1 表中 ARRAY<String> 类型字段。UNNEST 函数也可以用 UDTF 函数替代,可参考文章 《Flink 实践教程:进阶9-自定义表值函数(UDTF)》。测试数据和结果: 其他类型转换函数 DATE string 以“yyyy-MM-dd”的形式返回从字符串解析的 SQL 日期。
*/object FlinkSqlUDFTableFunction{defmain(args:Array[String]):Unit={//1.构建运行环境val env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1)// 设置并行度为1//2.构建TableEnvval tableEnv=StreamTableEnvironment.create(env)//3.构建数据源val data=env.readTextFile("./data/word...