在FlinkSQL中解析JSON数组可以通过使用Flink内置的JSON函数和Table API来实现。以下是一个详细的步骤指南,包括FlinkSQL对JSON数据的支持情况、示例数据准备、FlinkSQL查询编写、运行测试以及性能优化的建议。 1. 理解FlinkSQL对JSON数据的支持情况 FlinkSQL支持使用内置的JSON函数来解析和处理JSON数据。你可以使用JSON_VALUE...
以下是完整的SQL语句示例: INSERTINTOhbase_tableSELECTid,name,ageFROMjson_table; 1. 2. 该语句将从json_table中选择数据并插入到HBase中的hbase_table。 完整示例代码 下面是一个简单的Flink程序示例,包括主类和方法: importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache...
"'connector.document-type' = 'user_behavior'," "'connector.bulk-flush.max-actions' = '1',\n" + "'format.type' = 'json'," "'update-mode' = 'append' )"; tableEnv.sqlUpdate(sinkDDL); Table table = tableEnv.sqlQuery("select * from test_es "); tableEnv.toRetractStream(table, ...
编写Flink SQL 查询,从 Kafka 数据源表读取数据并将其写入目标表 INSERT INTO result_table SELECT JSON_VALUE(emp,'$.name') AS name, CAST(JSON_VALUE(emp,'$.age') AS INT) AS age, JSON_VALUE(emp,'$.department') AS department FROM kafka_source CROSS JOIN UNNEST(`employees`) AS t(emp); ...
`json_parse`是Apache Flink SQL中用于解析JSON字符串的函数。它可以将JSON字符串转换为相应的结构化数据,以便在Flink SQL中进行查询和分析。 下面是`json_parse`函数的语法: ```sql json_parse(json_string, [schema]) ``` 其中,`json_string`是要解析的JSON字符串,`schema`是可选的,用于指定解析后的数据...
在Flink 1.10 的 Table API 和 SQL 中,表支持的格式有四种: CSV Format JSON Format Apache Avro Format Old CSV Format 官网地址如下:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-formats 我用JSON Format 比较多,也有嵌套的JSON 数据需要解析,大概描述一下。
在Flink 中使用 SQL 消费 Kafka 中的 JSON 数组格式的数据,你需要首先定义一个表,这个表将映射 Kafka 主题中的数据格式,然后通过 Flink SQL 查询这个表。 以下是一般步骤说明: 设置Kafka 连接:定义一个表,该表通过 Flink 的 Kafka connector 连接到 Kafka。要做到这一点,你需要包含 Kafka 连接器和序列化器的依...
在日常的开发中,最常用的数据格式是 JSON ,并且有的时候 JSON 的格式是非常复杂的(嵌套的格式),那在 Flink SQL 中进行解析的时候也会相当麻烦一点,下面将会演示如何在 DDL 里面定义 Map、Array、Row 类型的数据,以…
Flink SQL没有直接支持将JSON字符串解析为数组的内置函数。但是,你可以使用JSON_TABLE函数将JSON字符串转换为表,然后使用ARRAY函数将表中的数据转换为数组。以下是一个示例: SELECT ARRAY(c) as result FROM JSON_TABLE('{"a":[{"c":"c1"},{"c":"c2"}]}' COLUMNS (c STRING)) 这将返回一个包含数组...
//直接用SQL实现 //1.注册表环境 tableEnv.createTemporaryView(“dataTable”,dataTable) // val sql = “select id,temperature from dataTable where id = ‘sensor_1’” val resultSqlTable: Table = tableEnv.sqlQuery(sql) resultSqlTable.toAppendStream[(String,Double)].print(“resultSqlTable”)...