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: SELECTSTRING_TO_ARRAY(JSON_QUERY('{"a":[{"c":"c1"},{"c":"c2"}]}','lax $.a[].c'),',')ASarray...
定义表的结构可以使用`Types`类提供的方法,如`Types.STRING()`和`Types.OBJECT_ARRAY(Types.STRING())`。以下是示例代码: StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); TableSchema schema = TableSchema.builder() .field("str", Types.STRING()) .build(); tableEnv.register...
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: SELECT STRING_TO_ARRAY(JSON_QUERY('{"a":[{"c":"c1"},{"c":"c2"}]}', 'lax $.a[].c'), ',') AS array_value FROM dual; 在这个示例中,STRING_TO_ARRAY函数会将JSON_...
1. 程序代码object MyCoGroupJoin {def main(args: Array[String]): Unit = {// 创建环境变量val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment// 指定事件时间env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)// 创建Socket源数据流，内容格式 "时间戳 单词"val s1 = env.socketTextStream("...
基本数据类型:String、Long、Integer、Boolean、Array。 复合数据类型:Tuple、POJO、Scala case class。 对于其他类型,Flink 会返回Kryo。也可以在 Flink 中使用其他序列化器。Avro 尤其得到了很好的支持。 1.java DataStream API 使用的流数据类型 对于Java API,Flink 定义了自己的 Tuple1 到 Tuple25 类型来表示元组...
override def isEndOfStream(t: (String, String)): Boolean = false override def deserialize(consumerRecord: ConsumerRecord[Array[Byte], Array[Byte]]): (String, String) = { val key = new String(consumerRecord.key(), "UTF-8") val value = new String(consumerRecord.value(), "UTF-8") ...
(String.class,Integer.class);Tabletable=tableEnv.fromDataSet(data,"name, age");tableEnv.createTemporaryView("people",table);Tableresult=tableEnv.sqlQuery("SELECT name, age FROM people WHERE age > 30");DataSet<Tuple2<String,Integer>>output=tableEnv.toDataSet(result,Tuple2.class);output.write...
[String,WaterSensor]{ override def map(t: String): WaterSensor = { val datas: Array[String] = t.split(",") WaterSensor(datas(0),datas(1).toLong,datas(2).toInt) } } /** * 定义样例类:水位传感器:用于接收空高数据 * * @param id 传感器编号 * @param ts 时间戳 * @param vc 空...
flink 把array 的数据转为String flink datastream转table 目录 1.DataStream流转表Table 1.1 基本概念 1.2 实现代码 1.3 数据类型与Table schema 的对应 2.表转流 2.1 基本概念 2.2 Table API 中表到 DataStream 有两种模式 2.3 实现代码 3.创建临时视图(Temporary View)...
标签:flink窗口Stringval--元素Longwindow 1. Windows 1.1. 基本概念 窗口是处理无限流的核心。窗口将流划分为固定大小的“桶”,方便程序员在上面应用各种计算。 Window操作是流式数据处理的一种非常核心的抽象,它把一个无限流数据集分割成一个个有界的Window(或称为Bucket),然后就可以非常方便地定义作用于Window之上...