class MyJdbcSink(sql:String ) extends RichSinkFunction[Array[Any]] { val driver="com.mysql.jdbc.Driver" val url="jdbc:mysql://localhost:3306/sensor?useSSL=false" val username="root" val password="123456" val maxActive="20" var connection:Connection=null; //创建连接 override def open(par...
flinksql解析mysql的复杂json格式转换为字段 flink json解析 序列化就是将一个内存对象转换成二进制串,形成网络传输或者持久化的数据流。反序列化将二进制串转换为内存对象,这样就可以直接在编程语言中读写和操作这个对象。在Java和大数据生态圈中,已有不少序列化工具,比如Java自带的序列化工具、Kryo等。一些RPC框架也...
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction; import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema; import com.ververica.cdc.connectors.sqlserver.SqlServerSource; public class mssqlSinkToKafka { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1: St...
'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置 'format' = 'json', -- 数据源格式为 json 'json.fail-on-missing-field' = 'true', -- 字段丢失任务不失败 'json.ignore-parse-errors' = 'false' -- 解析失败跳过 ) 解析SQL select funcName, doublemap['inner_map']['key'], c...
处理json 的udf 的需求是输入多个字段,返回多个字段,但是只有一行,只能使用 UDTF(flink 也就是 table functions) 官网地址:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/functions/udfs/#table-functions 类型推导 Table(类似于 SQL 标准)是一种强类型的 API。因此,函数的参数和...
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 ( `employees` ARRAY<VARCHAR> ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'your_topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', ...
先来个嵌套的json看下: {"user_info":{"user_id":"0111","name":"xxx"},"timestam":1586670908699,"id":"10001"} 这样的复杂sql该怎么解析呢? 回来看下官网那段实例: 'format.json-schema' = --or by using a JSON schema which parses to DECIMAL and TIMESTAMP.'{ -- This also overrides the...
4.2 方案二：Debezium+Kafka+Flink SQL+存储系统 从第二章节我们知道 Flink SQL 具备解析 Kafka 中 debezium-json 和 canal-json 格式的 Change Log 能力，我们可以采用如下同步架构：与方案一的区别就是，采用 Flink 通过创建 Kafka 表，指定 format 格式为 debezium-json，然后通过 Flink 进行计算后或者直接插入...
{ SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); String curDate = sdf.format(value.getLong("logTs")); if(!curDate.equals(dateState.value())){ dateState.update(curDate); return true; } return false; } }); uvDs.map(d -> d.toJSONString()).addSink(MyKafkaUtil.get...