在Flink SQL中反序列化Avro枚举类型,可以通过以下步骤实现:
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-avro</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
CREATE TABLE
语句定义一个Avro格式的表,并指定Avro的Schema。例如:CREATE TABLE avro_table (
id INT,
name STRING,
status ENUM('ACTIVE', 'INACTIVE')
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'format' = 'avro',
'avro-schema' = '
{
"type": "record",
"name": "MyRecord",
"fields": [
{"name": "id", "type": "int"},
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "status", "type": {
"type": "enum",
"name": "Status",
"symbols": ["ACTIVE", "INACTIVE"]
}}
]
}
'
);
在上述示例中,我们定义了一个名为avro_table
的表,其中包含了一个枚举类型的列status
。
例如,你可以使用以下语句查询avro_table
中status
为ACTIVE
的记录:
SELECT * FROM avro_table WHERE status = 'ACTIVE';
import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TypeExtractor;
import org.apache.flink.formats.avro.AvroDeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.BatchTableEnvironment;
public class AvroEnumDeserializationExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 创建AvroDeserializationSchema
AvroDeserializationSchema<MyRecord> avroSchema = AvroDeserializationSchema.forSpecific(MyRecord.class);
// 创建DataStream并指定AvroDeserializationSchema
DataStream<MyRecord> dataStream = env
.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", avroSchema, properties))
.name("Avro Source");
// 将DataStream转换为Table
Table table = tEnv.fromDataStream(dataStream);
// 执行查询操作
TableResult result = tEnv.executeSql("SELECT * FROM avro_table WHERE status = 'ACTIVE'");
// 打印查询结果
result.print();
}
// Avro记录类型
public static class MyRecord {
public int id;
public String name;
public Status status;
}
// Avro枚举类型
public enum Status {
ACTIVE,
INACTIVE
}
}
在上述示例中,我们使用AvroDeserializationSchema将Avro数据流转换为Flink的DataStream,并将其转换为Table进行查询操作。
总结:通过以上步骤,你可以在Flink SQL中反序列化Avro枚举类型。在定义表时,需要指定Avro的Schema,并在查询时直接使用ENUM类型进行操作。在Table API或DataStream API中,可以使用AvroDeserializationSchema来反序列化Avro数据。
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