Format: Serialization Schema Format: Deserialization Schema
JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前,JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。
为了使用 JSON format,下表列出了利用自动化构建工具(例如,Maven 或者 SBT )构建项目以及 SQL Client 所需要的依赖。
Maven 依赖 | SQL Client JAR |
---|---|
flink-json |
内置 |
以下是一个利用 Kafka 以及 JSON Format 构建表的例子。
参数 | 是否必须 | 默认值 | 类型 | 描述 |
---|---|---|---|---|
format |
必选 | (none) | String | 声明使用的格式,这里应为'json' 。 |
json.fail-on-missing-field |
可选 | false | Boolean | 当解析字段缺失时,是跳过当前字段或行,还是抛出错误失败(默认为 false,即抛出错误失败)。 |
json.ignore-parse-errors |
可选 | false | Boolean | 当解析异常时,是跳过当前字段或行,还是抛出错误失败(默认为 false,即抛出错误失败)。如果忽略字段的解析异常,则会将该字段值设置为null 。 |
json.timestamp-format.standard |
可选 | 'SQL' |
String | 声明输入和输出的时间戳格式。当前支持的格式为'SQL' 以及 'ISO-8601' :
|
当前,JSON schema 将会自动从 table schema 之中自动推导得到。不支持显式地定义 JSON schema。
在 Flink 中,JSON Format 使用 jackson databind API 去解析和生成 JSON。
下表列出了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。
Flink SQL 类型 | JSON 类型 |
---|---|
CHAR / VARCHAR / STRING |
string |
BOOLEAN |
boolean |
BINARY / VARBINARY |
string with encoding: base64 |
DECIMAL |
number |
TINYINT |
number |
SMALLINT |
number |
INT |
number |
BIGINT |
number |
FLOAT |
number |
DOUBLE |
number |
DATE |
string with format: date |
TIME |
string with format: time |
TIMESTAMP |
string with format: date-time |
INTERVAL |
number |
ARRAY |
array |
MAP / MULTISET |
object |
ROW |
object |