JSON Format

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。

依赖

In order to use the Json format the following dependencies are required for both projects using a build automation tool (such as Maven or SBT) and SQL Client with SQL JAR bundles.

Maven dependencySQL Client
  1. <dependency>
  2.   <groupId>org.apache.flink</groupId>
  3.   <artifactId>flink-json</artifactId>
  4.   <version>1.15.0</version>
  5. </dependency>
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Built-in

如何创建一张基于 JSON Format 的表

以下是一个利用 Kafka 以及 JSON Format 构建表的例子。

  1. CREATE TABLE user_behavior (
  2.   user_id BIGINT,
  3.   item_id BIGINT,
  4.   category_id BIGINT,
  5.   behavior STRING,
  6.   ts TIMESTAMP(3)
  7. ) WITH (
  8.  'connector' = 'kafka',
  9.  'topic' = 'user_behavior',
  10.  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  11.  'properties.group.id' = 'testGroup',
  12.  'format' = 'json',
  13.  'json.fail-on-missing-field' = 'false',
  14.  'json.ignore-parse-errors' = 'true'
  15. )

Format 参数

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falseBoolean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falseBoolean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 TIMESTAMP 和 TIMESTAMP_LTZ 的格式。当前支持的格式为‘SQL’ 以及 ‘ISO-8601’：
  • 可选参数 ‘SQL’ 将会以 “yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision}” 的格式解析 TIMESTAMP, 例如 “2020-12-30 12:13:14.123”， 以 “yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision}’Z’” 的格式解析 TIMESTAMP_LTZ, 例如 “2020-12-30 12:13:14.123Z” 且会以相同的格式输出。
  • 可选参数 ‘ISO-8601’ 将会以 “yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.s{precision}” 的格式解析输入 TIMESTAMP, 例如 “2020-12-30T12:13:14.123” ， 以 “yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.s{precision}’Z’” 的格式解析 TIMESTAMP_LTZ, 例如 “2020-12-30T12:13:14.123Z” 且会以相同的格式输出。
json.map-null-key.mode
选填‘FAIL’String指定处理 Map 中 key 值为空的方法. 当前支持的值有 ‘FAIL’, ‘DROP’ 和 ‘LITERAL’:
  • Option ‘FAIL’ 将抛出异常，如果遇到 Map 中 key 值为空的数据。
  • Option ‘DROP’ 将丢弃 Map 中 key 值为空的数据项。
  • Option ‘LITERAL’ 将使用字符串常量来替换 Map 中的空 key 值。字符串常量的值由 ‘json.map-null-key.literal’ 定义。
json.map-null-key.literal
选填‘null’String当 ‘json.map-null-key.mode’ 是 LITERAL 的时候，指定字符串常量替换 Map 中的空 key 值。
json.encode.decimal-as-plain-number
选填falseBoolean将所有 DECIMAL 类型的数据保持原状，不使用科学计数法表示。例：0.000000027 默认会表示为 2.7E-8。当此选项设为 true 时，则会表示为 0.000000027。

数据类型映射关系

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 / STRINGstring
BOOLEANboolean
BINARY / VARBINARYstring with encoding: base64
DECIMALnumber
TINYINTnumber
SMALLINTnumber
INTnumber
BIGINTnumber
FLOATnumber
DOUBLEnumber
DATEstring with format: date
TIMEstring with format: time
TIMESTAMPstring with format: date-time
TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIME_ZONEstring with format: date-time (with UTC time zone)
INTERVALnumber
ARRAYarray
MAP / MULTISETobject
ROWobject