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...
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...
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") ...
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)...
(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...
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...