请问，有没有遇到flinksql读取复杂数据类型转成datestream是 类型被改了 比如arrr

根据您的描述，您在使用Flink SQL读取包含复杂数据类型（如数组array）的数据源并转换为DataStream时遇到了类型信息改变的问题。具体来说，数组类型被意外地表示为了 [L 这样的形式。这可能是由于序列化或反序列化过程中对复杂类型处理不当导致的。为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

1. 确认数据源格式

首先，确保您正确指定了数据源的格式。如果您使用的是如Debezium等工具产生的JSON或Avro格式数据，需要在创建表的DDL中明确指定对应的格式和字段类型。

2. 使用合适的序列化与反序列化器

• 对于JSON格式：可以使用 JSON_FORMAT 并确保Flink能够正确解析复杂类型。例如：

  CREATE TABLE source_table (
  array_column ARRAY<STRING>, -- 假设是字符串数组
  ...
  ) WITH (
  'connector' = '...', 
  'format' = 'json', 
  'json.fail-on-missing-field' = 'false',
  'json.ignore-parse-errors' = 'true'
  );
  

• 对于Avro格式：确保使用了Avro Schema，并且Flink作业中包含了相应的Avro依赖。Avro天然支持复杂类型，通常不需要额外配置即可正确解析。

3. 自定义类型映射

如果默认的处理方式不能满足需求，您可能需要自定义一个类型信息转换逻辑。这可以通过实现自定义的 DeserializationSchema 或使用 TypeInformation 来完成。例如，针对特定的复杂类型字段，编写一个类来解析其内容。

4. Cast函数与类型转换

在SQL查询中，直接使用 CAST 函数进行显式类型转换可能也是一个解决方案，但请注意这通常用于基本类型之间的转换。对于复杂类型，确保上游已经正确解析为期望的复杂类型结构。

注意事项

• 检查版本兼容性：不同版本的Flink对复杂类型的支持程度可能有差异，请确认使用的Flink版本是否支持您的数据结构。
• 依赖管理：确保所有必要的库（如Avro相关依赖）已添加到项目的依赖管理中。
• 格式匹配：数据源的实际格式必须与Flink表结构定义中的格式严格匹配，包括复杂类型的定义。

通过上述方法，您可以尝试解决复杂数据类型在转换为DataStream过程中类型信息丢失或改变的问题。如果问题依然存在，建议详细检查数据源的具体格式以及Flink作业的配置细节，以定位问题所在。