Flink Table：解析 JSON 类型的字段为新的列

最新推荐文章于 2025-09-30 02:33:36 发布

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文章标签： flink json 大数据编程

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本文介绍了如何在Flink批处理环境中，利用Table API和SQL将JSON类型的字段解析为新的列。首先，添加Flink JSON解析器依赖，接着创建批处理环境并注册包含JSON数据的文件为表。然后，通过Table API或SQL解析JSON字段，方法一是使用Table API的select和get_json_object，方法二是使用SQL的CREATE VIEW和SELECT语句。这些方法有助于进一步分析和处理JSON数据。

Flink Table：解析 JSON 类型的字段为新的列

在 Flink 中，Table API 和 SQL 提供了一种方便的方式来处理结构化和半结构化数据。当我们处理包含 JSON 类型字段的数据时，我们经常需要将这些字段解析为新的列，以便进行进一步的分析和处理。本文将介绍如何使用 Flink Table API 和 SQL 将 JSON 类型的字段解析为新的列，并提供相应的源代码示例。

1. 添加依赖

首先，我们需要添加 Flink JSON 解析器的依赖。在 Maven 项目中，可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</gr

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【FLink】Flink SQL 解析嵌套的 JSON 数据

九师兄

05-20

7490

1.概述在日常的开发中,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,以及在 SQL 里面如何获里面的值数据格式如下: 以下数据完全是自己造的,没有任何实际含义 { "funcName": "test", "data": { "snapshots": [{ "content_type": "applicati.

flink table解析json类型的字段为新的列

yy的博客

06-24

1211

目的希望把source端的表格中某个字段(实际上是个json字符串)解析为多个列. flink verison 1.13.0 source端输入 insert into person(name,age) values ('{"father":"bbb23","mon":"aaa20"}',11); idea打印内容代码 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.table...

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你是否还在为JSON数据解析头疼？面对多层嵌套结构无从下手？本文将带你掌握Apache Flink SQL处理JSON的全流程，从基础解析到复杂嵌套查询，让流式数据处理效率提升10倍！读完你将获得： - 3种核心JSON函数实战案例 - 嵌套结构查询最优方案 - 错误处理与性能优化技巧 ## 核心JSON函数解析 Apache Flink SQL提供了完整的JSON处理函数集，其中最常用的包括...

Flink SQL 解析嵌套的 JSON 数据

u011937496的博客

03-25

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下面将会演示如何在 DDL 里面定义 Map、Array、Row 类型的数据,以及在 SQL 里面如何获里面的值。数据格式如下: { "funcName": "test", "data": { "snapshots": [{ "content_type": "application/x-gzip-compressed-jpeg", "url": "https://blog.youkuaiyun.com/xianpanjia4616" }], "audio": [{ "conte

多个not like 怎么处理_Flink CEP Flink的复杂事件处理

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1 Flink CEP 是什么FlinkCEP - Flink的复杂事件处理。它可以让你在无限事件流中检测出特定的事件模型，有机会掌握数据中重要的那部分2 Flink CEP 特点目标：从有序的简单事件流中发现一些高阶特征输入：一个或多个由简单事件构成的事件流处理：识别简单事件之间的内在联系，多个符合一定规则的简单事件构成复杂事件输出：满足规则的复杂事件3 Flink CEP 应用场景风...

flink实战 -- flink SQL 如何解析复杂（嵌套）json

阿华田的博客

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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,以及在 SQL 里面如何获里面的值。目前，JSON 模式总是从表模式派生。下表列出了从 Flink 类型到 JSON 类型的映射。说明数据都可以正常的解析出来,如果遇到更加复杂的 JSON 格式的数据,只需要比葫芦画瓢就可以了,在复杂的格式都不是问题.

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flinksql json kafka flink1.13 代码 // 数据类型映射关系: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/zh/docs/connectors/table/formats/json/#%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%B8%80%E5%BC%A0%E5%9F%BA%E4%BA%8E-json-format-%E7%9A%84%E8%A1%A8 // AR

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在大数据处理中，Apache Flink是一个流式处理引擎，而Kafka是一个分布式流处理平台。本文将介绍如何使用Flink SQL来解析Kafka中的JSON数据。这就是使用Flink SQL解析Kafka中的JSON数据的整个过程。我们将使用Flink和Kafka的相关库。接下来，我们使用Flink SQL编写查询语句来解析JSON数据。在这一步中，我们将使用Flink SQL创建一个表，并编写查询语句来解析JSON数据。接下来，我们将创建一个Flink的执行环境。在上述代码中，我们首先创建了一个。

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少年阿宏

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FlinkSQL中'json'和'raw'格式的区别：'json'会对数据进行结构化解析，要求数据格式与表定义完全匹配，适合处理固定结构的JSON数据；'raw'则直接处理原始字节流，不进行解析，适合处理非结构化或可变结构数据。前者自动完成字段映射，后者需用户自行处理原始内容。