flink sql 如何解析数组json 例子为[ json1,json2]

<think>嗯，用户想知道如何在Flink SQL中解析包含数组的JSON数据，特别是像示例中的[1, 2]这样的数组。首先，我需要回顾Flink SQL处理JSON的基本方法，尤其是数组类型的处理。记得Flink SQL有原生的JSON函数，比如JSON_VALUE和JSON_QUERY，可能可以用来提取数组。 然后，用户提到的示例引用[1]中提到了分析JSON结构，在SQL中定义解析对象。可能需要在建表时指定字段类型为ARRAY，这样Flink才能正确识别数组结构。比如，定义一个字段data ARRAY<INT>，这样当JSON中的对应部分是数组时，可以直接映射过来。 另外，用户的问题中提到的是解析类似[1, 2]的数组，可能需要使用JSON_QUERY来提取整个数组，或者结合其他函数来处理。比如，JSON_QUERY可以返回数组的字符串形式，然后可能需要用字符串函数处理，或者转换为ARRAY类型。 还有，引用[2]提到可能需要自定义UDF来处理复杂结构。如果数组嵌套在多层JSON中，或者需要更复杂的解析逻辑，可能需要用UDF来拆分数组元素。例如，写一个Scala或Java的UDF，接收JSON字符串，解析出数组，并转换成Flink的ARRAY类型。 接下来，我需要考虑如何分步骤回答用户的问题。首先，建表时定义ARRAY类型的字段，确保Flink能正确解析。然后，使用JSON函数提取数组，或者通过UDF处理。可能需要具体的例子来说明这两种方法，比如直接映射和使用JSON_QUERY，以及UDF的示例代码。 还需要注意Flink版本的兼容性，不同版本的Flink对JSON处理的支持可能不同。例如，某些版本可能需要依赖flink-json模块，或者在建表时指定正确的格式。 另外，用户可能想知道如何处理数组中的元素，比如访问特定索引或展开数组。Flink SQL支持数组元素的访问，比如data[1]来获取第二个元素，或者使用UNNEST函数将数组展开成多行。 最后，检查是否覆盖了用户的问题点：解析数组类型的JSON，示例数据[1,2]，使用Flink SQL的方法，包括原生函数和UDF，以及相关注意事项。确保回答结构清晰，步骤明确，并给出实际例子帮助用户理解。</think>### 在 Flink SQL 中解析数组类型的 JSON 数据 #### 1. **数据结构定义** 假设需要解析的 JSON 数据格式如下： ```json {"id": 1, "values": [1, 2]} ``` 在 Flink SQL 中建表时，需将数组字段定义为 `ARRAY<INT>` 类型： ```sql CREATE TABLE json_table ( id INT, values ARRAY<INT> ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'format' = 'json' ); ``` 这样 Flink 会自动将 `values` 字段解析为整数数组[^1]。 --- #### 2. **使用原生 JSON 函数** 若 JSON 数组嵌套在复杂结构中，可使用 `JSON_QUERY` 提取数组： ```sql SELECT id, JSON_QUERY(raw_data, '$.values') AS values_array FROM source_table; ``` 返回结果为字符串形式的数组 `"[1,2]"`，需结合 `STRING_TO_ARRAY` 转换（需 Flink 1.14+）： ```sql SELECT id, CAST(JSON_QUERY(raw_data, '$.values') AS ARRAY<INT>) AS values_array FROM source_table; ``` --- #### 3. **自定义 UDF 处理复杂数组** 若需动态解析（如数组长度不固定），可自定义 UDF： ```scala class ParseArrayUDF extends ScalarFunction { def eval(jsonStr: String, path: String): Array[Int] = { import org.json4s._ import org.json4s.jackson.JsonMethods._ implicit val formats: DefaultFormats = DefaultFormats parse(jsonStr).\\(path).extract[Array[Int]] } } ``` 注册 UDF 后使用： ```sql SELECT id, ParseArrayUDF(raw_data, 'values') AS values_array FROM source_table; ``` --- #### 4. **访问数组元素** 直接通过下标访问： ```sql SELECT values[1] AS first_element -- 下标从 1 开始 FROM json_table; ``` 输出结果为 `1`[^1]。 --- #### 5. **展开数组为多行** 使用 `CROSS JOIN UNNEST` 展开数组： ```sql SELECT id, element FROM json_table CROSS JOIN UNNEST(values) AS t(element); ``` 输出： ``` 1, 1 1, 2 ``` --- ### 注意事项 1. **依赖配置**：需引入 Flink JSON 格式依赖（如 `flink-json`）[^1]。 2. **类型一致性**：数组元素类型需与表定义匹配，否则会解析失败。 3. **嵌套数组**：支持多层数组（如 `ARRAY<ARRAY<INT>>`），但需确保 JSON 结构对齐。 ---