在整个逻辑上,我们确定 一个 interval join 的数据保存计划,其实很简单。但是在SQL语法定义时间仍然是一个难点。Flink 实现的 Event Time、Processing Time、Watermark 这些已经被大众所接受,但是在SQL领域对时间数据类型的支持仍旧很弱。(Flink 1.10开始已经可以实现,通过拓展 SQL 方言完成,FLIP-66[7]) Tempoarl Tab...
The Table API and SQL interfaces integrate seamlessly with each other and Flink’s DataStream API. You can easily switch between all APIs and libraries which build upon them. For instance, you can detect patterns from a table using MATCH_RECOGNIZE clause and later use the DataStream API to bui...
json schema 和 Flink SQL 的映射关系中, json 的 array 对应 Flink SQL的 ARRAY[_] 按照object 类型的写法,写了个这样的: "jsonArray":{"type": "array","properties": {"type": "object","properties": {"user_id222" : {type:"string"},"name222" : {type:"string"} } } } 收获了一个 e...
使用 Flink SQL 中的内置函数 from_json 和 explode 来实现将 JSON 字符串转换为数组并将其拆分成单独...
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: ...
本文介绍如何使用华为FusionInsight MRS FlinkServer服务进行界面化的FlinkSQL编辑,从而处理复杂的嵌套Json格式 Json内容 下面以cdl新增数据的json为例 {"schema":{"type":"struct","fields":[ {"type":"string","optional":false,"field":"DATA_STORE"}, ...
用Flink SQL 解析 JSON 格式的数据是非常简单的,只需要在 DDL 语句中设置 Format 为 json 即可,像下面这样: CREATE TABLE kafka_source ( funcName STRING, data ROW<snapshots ARRAY<ROW<content_type STRING,url STRING>>,audio ARRAY<ROW<content_type STRING,url STRING>>>, ...
FLINK SQL 怎么指定嵌套json的主键 发表于 2022-09-13 21:03:28175查看 kafka消息正文 -- key:`yd_test`.`test`, -- value:{ -- "mysqlType":{"name":"char","id":"int","age":"int"}, -- "id":606, -- "es":1662693580000, -- "ts":1662693580897, -- "database":"yd_te...
实时sql任务脏数据跳过参数配置 实时sql任务脏数据跳过参数配置 问题描述/异常栈 java.lang.NullPointerException: null at java.lang.String.<init>(String.java:566) ~[?:1.8.0_152] at org.apache.flink.formats.json.JsonRowDataDeserializationSchema.deserialize(JsonRowDataDeserializationSchema.java:104) ~[...
public class FlinkSqlDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); //为了方便测试看效果,这里并行度设置为1 ...