unnest 和 自定义 UDTF 函数在使用的时候都有 3 种写法,前面两种写法的效果其实是一样的,第三种写法相当于 left join 的用法.区别在于 CROSS JOIN/INNER JOIN: 对于左侧表的每一行,右侧 UDTF 不输出,则这一行不输出.LEFT JOIN: 对于左侧表的每一行,右侧 UDTF 不输出,则这一行会输出,右侧 UDTF 字段为 null。
UNNEST 是FlinkSQL 中用于将数组或嵌套数据结构展开成多行数据的函数。它可以将一个数组类型的字段拆分成多行,每一行包含数组中的一个元素。这在处理包含嵌套数据结构(如 JSON 数组)的数据时非常有用。 2. UNNEST 在FlinkSQL 中的使用示例 假设我们有一个 Kafka 表 kafka_table,其结构如下: ...
直播平台源码,FlinkSQL实现行转列 1、使用 UNNEST 解析 select name,course,score from ods_kafka_student_scores CROSS JOIN UNNEST(`list`) AS t (course,score); select name,course,score from ods_kafka_student_scores, UNNEST(`list`) AS t (course,score); select name,course,score from ods_kafka...
在Flink SQL中，可以使用UNNEST操作符来拆分数组或者多值列，这在一定程度上可以实现算子链的拆分。但是...
flink unnest 解析嵌套json flink处理json 背景 上游Kafka 数据为 debezium-json 格式,由 Flink SQL 关联 Kafka Stream 和 Dim 表打宽写入,由于上有任务重启回到至同一条数据多次进行下游 kafka 导致下游 Flink Stream API 消费导致数据重复处理; 目前的数据格式为 debezium-json 格式,主要的标识符为 C 和 D ...
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。
flinksql解析json数组CROSS JOIN UNNEST flink解析json取字段,前言DataSources是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源。Flink做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集、历史的数据集;也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产
SQL 语义: 详细的 SQL 语义案例可以参考: flink sql 知其所以然(十二):流 join 很难嘛???(上)。 flink sql 知其所以然(十三):流 join 很难嘛???(下)。 2、Interval Join(时间区间 Join) Interval Join 定义(支持 Batch\Streaming):Interval Join 在离线的概念中是...
DROP [TEMPORARY|TEMPORARY SYSTEM] FUNCTION [IF EXISTS] [catalog_name.][db_name.]function_name; SQLCopied! ALTER语句 Flink 1.12语法规范+ === ALTER TABLE 重命名表 ALTER TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name RENAME TO new_table_name SQLCopied! 为指定的表设置一个或者多个属性。若个别属性...
使用Flink 自带的 unnest 函数解析 使用自定义 UDTF 函数解析 建表DDL CREATE TABLE kafka_table ( name string, `data` ARRAY<ROW<content_type STRING,url STRING>> ) WITH ( 'connector' = 'kafka', -- 使用 kafka connector 'topic' = 'test', ...