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...
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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...
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: ...
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...
这是Apache Flink 1.7.0 的一个重要补充,它为 Flink SQL 提供了 MATCH_RECOGNIZE 标准的初始支持。此功能融合了复杂事件处理(CEP)和SQL,可以轻松地对数据流进行模式匹配,从而实现一整套新的用例。此功能目前处于测试阶段。 2.5. Streaming SQL中的 Temporal Tables 和 Temporal Joins ...
这里我们把流中所有数据组成的表叫作EventTable。在Flink代码中直接对这个表执行上面的SQL,就可以得到想要提取的数据了。在代码中具体实现如下: 代码语言:javascript 复制 publicclassTableExample{publicstaticvoidmain(String[]args)throws Exception{// 获取流执行环境StreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment...
Flink SQL 提供了几种 WATERMARK 生产策略: ⭐ 有界无序:设置方式为 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL 'string' timeUnit。此类策略就可以用于设置最大乱序时间,假如设置为 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '5' SECOND,则生成的是运行 5s 延迟的 Watermark。
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 ...