Apache Flink 是一个分布式流处理框架,支持实时数据处理和分析。Flink SQL 是 Flink 提供的 SQL 接口,允许用户使用 SQL 语句进行流处理操作。Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息队列系统,常用于实时数据流的传输。
Flink SQL 支持多种类型的数据源和数据接收器,包括:
Flink SQL 从 Kafka 消息中获取嵌套字段的应用场景包括:
假设 Kafka 中的消息格式如下:
{
"user_id": "123",
"user_info": {
"name": "Alice",
"age": 30
},
"actions": [
{"action": "login", "timestamp": "2023-04-01T10:00:00Z"},
{"action": "purchase", "timestamp": "2023-04-01T10:05:00Z"}
]
}
使用 Flink SQL 从 Kafka 中获取嵌套字段的示例代码如下:
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.Kafka;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.descriptors.StringSchema;
public class KafkaFlinkSQLExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
TableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 定义 Kafka 数据源
tableEnv.connect(new Kafka()
.version("universal")
.topic("user_actions")
.property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
.property("group.id", "flink_consumer"))
.withFormat(new StringSchema())
.withSchema(new Schema()
.field("user_id", "STRING")
.field("user_info", "ROW<name STRING, age INT>")
.field("actions", "ARRAY<ROW<action STRING, timestamp STRING>>"))
.createTemporaryTable("kafka_input");
// 查询嵌套字段
tableEnv.sqlQuery("""
SELECT
user_id,
user_info.name AS user_name,
user_info.age AS user_age,
actions.action AS action,
actions.timestamp AS action_timestamp
FROM kafka_input, LATERAL TABLE(actions) AS T(actions)
""").execute().print();
// 执行 Flink 作业
env.execute("Kafka Flink SQL Example");
}
}
通过以上方法,可以有效解决使用 Apache Flink SQL 从 Kafka 消息中获取嵌套字段时遇到的问题。
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