Flink sql读取postgre josnb类型异常？

可以将此字段的 BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO 更改为 TypeInformation.of(PGobject.class)

后面可以添加一个map函数调用PGobject#value来获取这个字段的底层字符串值。

——参考链接。

Flink SQL在读取PostgreSQL中的JSONB类型时，会将其解析为Flink中的MAP类型或STRING类型，具体取决于你的表和列的定义。需要注意的是，PostgreSQL的JSONB类型不是Flink原生支持的类型，因此在读取时可能会遇到一些异常。

如果你遇到了异常，可以考虑以下几点来解决问题：

1. 使用CAST转换类型：在Flink SQL中，你可以使用CAST函数将JSONB类型转换为Flink中支持的类型，比如将其转换为字符串类型，然后再进行处理。示例：SELECT CAST(json_column AS STRING) FROM table_name。

2. 自定义函数：如果需要更复杂的解析和处理JSONB类型的数据，你可以使用自定义函数来处理。在Flink中，你可以通过自定义ScalarFunction或TableFunction来处理JSONB数据，将其解析为Flink支持的数据类型。具体可以参考Flink的官方文档中关于自定义函数的部分。

3. 使用扩展库：Flink提供了许多扩展库，可以用于处理复杂的数据类型，比如json-schema-validator，可以用于校验和解析JSON数据。你可以尝试在你的Flink项目中引入这些库，以便更方便地处理JSONB类型数据。

综上所述，读取PostgreSQL中的JSONB类型时，你可以尝试使用CAST函数转换类型，自定义函数处理，或使用扩展库来解决异常。具体选择哪种方法取决于你的具体需求和业务逻辑。

如果Flink SQL连接器对jsonb类型不支持，可以先在PostgreSQL中将jsonb字段转换为文本类型（如text），然后再通过Flink SQL进行读取。

在 Flink SQL 中使用 JDBC 连接读取 PostgreSQL 的 JSONB 类型数据可能会遇到异常。这是因为 Flink 默认情况下不支持直接解析 PostgreSQL 的 JSONB 类型。

要解决这个问题，可以尝试以下两种方法：

方法一：使用 Flink 自定义函数（UDF）

创建一个自定义函数来处理 PostgreSQL 的 JSONB 类型数据。可以使用 flink-json 依赖库中提供的 JsonNode 类来处理 JSON 数据。
将 PostgreSQL 的 JSONB 数据类型列映射到 Flink 的 VARCHAR 类型列。
在 SQL 查询中使用自定义函数来解析 VARCHAR 类型的 JSON 字符串。
例如，假设有一个 my_table 表包含名为 json_data 的 JSONB 类型列，可以使用以下步骤来读取该表：

创建自定义函数：
java
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

public class ParseJson extends ScalarFunction {
private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

public JsonNode eval(String json) {
try {
return objectMapper.readTree(json);
} catch (Exception e) {
// 处理异常情况
return null;
}
}
}
注册自定义函数：
java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

tableEnv.registerFunction("parseJson", new ParseJson());
使用自定义函数解析 JSON 字符串：
sql
SELECT parseJson(CAST(json_data AS VARCHAR)) FROM my_table;
方法二：使用 Flink JSON 表达式
如果只需要读取 JSONB 列中的某些字段，可以使用 Flink 的 JSON 表达式来提取数据。

例如，假设有一个 my_table 表包含名为 json_data 的 JSONB 类型列，可以使用以下步骤来读取该表：

sql
SELECT json_data->'field1' AS field1, json_data->'field2' AS field2 FROM my_table;
上述语句会提取 json_data 列中的 field1 和 field2 字段，并将其作为新的列返回。

请注意，这两种方法都是通过将 JSONB 数据转换为字符串进行处理。因此，在处理大量数据时，请确保内存和性能足够支持。此外，这些解决方案都依赖于 Flink 版本和底层库的兼容性，请确保使用兼容的版本。

这段代码报错提示说无法将org.postgresql.util.PGObject转换成String。这是因为PostgreSQL返回的对象类型是PGObject，而Flask默认期望接收到的结果是一个字符串数组。

要修复这个问题，首先需要确定PostgreSQL查询的确返回了 PGObjects 。如果是这样的话，你需要更新 SQL 查询语句，使其能够直接返回 String 类型而不是 PGObject 类型。一种方法是在 PostgreSQL 查询后面加上 CAST() 函数，强制转换为 String 类型。

假设你的原始SQL查询是这样的：

SELECT column_name FROM table WHERE condition;

你应该把它改为：

SELECT cast(column_name as text) FROM table WHERE condition;

请替换 'column_name' 为你真正关心的那个列的名字。这将会使 Postgres 返回一个包含所需字段名称的文本列表。

另一种选择是从数据库端更改表结构，使得所选字段可以直接转化为 String 类型。但这种方法可能涉及到更复杂的变更管理过程，因此只有在必要的情况下才应采用。

一旦进行了适当的更改，记得测试新的 SQL 查询以验证其功能性和准确性。

根据报错信息来看，问题是出现在试图将PostgreSQL的pgobject类型转化为字符串(toString())时出错了。这是因为pgobject不是一个标准的Java类型，所以在将其转化为字符串时会抛出异常。

Apache Flink JDBC connector for PostgreSQL (https://github.com/apache/flink/tree/master/flink-jdbc-postgresql) 提供了一种映射PostgreSQL的pgobject类型的方法，但它似乎并未涵盖所有可能的情形。在某些情况下，尤其是当你尝试将pgobject类型与其他非PostgreSQL相关的SQL方言一起使用时，可能会引发此类异常。

为了解决这个问题，你需要找出为什么pgobject会被当作字符串来对待。一种可能的办法是检查你的查询语句，看是否存在不恰当的操作，例如尝试将pgobject列当作普通字符串来比较。另一个办法是更新你的Flink SQL查询，使之只适用于PostgreSQL的pgobject类型。

最后，如果你不确定如何修复这个问题，最好的做法是向Apache Flink项目报告这一问题，附带详细的步骤重现和必要的堆栈跟踪信息。他们的开发者们将会很乐于帮你调试和修正这个问题。

这个报错信息表示在Flink SQL中读取PostgreSQL的josnb类型时出现了异常。具体来说，org.codehaus.janino.CompilerFactory 无法转换为 org.codehaus.commons.compiler.ICompilerFactory。

要解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 确保你的项目中包含了正确版本的依赖库。检查你的项目中是否包含了正确的Flink和PostgreSQL相关依赖库。如果缺少某个依赖库，请添加相应的依赖。

2. 检查你的代码中是否存在类型转换错误。根据报错信息，org.codehaus.janino.CompilerFactory 无法转换为 org.codehaus.commons.compiler.ICompilerFactory。请检查你的代码中是否存在类型转换错误，例如将一个对象强制转换为不兼容的类型。

3. 如果问题仍然存在，尝试升级或降级相关的依赖库版本。有时候，不同版本的依赖库之间可能存在兼容性问题。尝试升级或降级依赖库版本，看看是否能解决问题。

问题出在 Flink SQL 读取 PostgreSQL 数据时，类型转换异常。具体来说，Flink 尝试将一个 Java 对象（crt.postgresgl.util.pgobect）转换为字符串（java.lang.String），导致了 ClassCastException。
要解决这个问题，您需要检查 Flink 应用程序中的数据类型和映射配置。这里有一些建议：

1. 检查您的 Flink SQL 查询，确保您正确地选择了 PostgreSQL 表和列。
2. 检查数据源连接器的配置，确保您使用了正确的数据库连接信息和表名。
3. 检查 Flink 应用程序中的映射配置，确保数据类型在从 PostgreSQL 读取到 Flink 之前正确地转换。您可能需要使用 Flink 提供的类型转换函数（如 to_string()）来确保数据类型正确转换。

报错：java.lang.ClassCastException: org.codehaus.janino.CompilerFactory cannot be cast to org.codehaus.commons.compiler.ICompilerFactory
报错详情

Causedby:java.lang.ClassCastException:org.codehaus.janino.CompilerFactorycannotbecasttoorg.codehaus.commons.compiler.ICompilerFactory
atorg.codehaus.commons.compiler.CompilerFactoryFactory.getCompilerFactory(CompilerFactoryFactory.java:129)
atorg.codehaus.commons.compiler.CompilerFactoryFactory.getDefaultCompilerFactory(CompilerFactoryFactory.java:79)
atorg.apache.calcite.rel.metadata.JaninoRelMetadataProvider.compile(JaninoRelMetadataProvider.java:426)
...66more
报错原因

JAR包中引入了会发生冲突的janino依赖。

UDF JAR或连接器JAR中，误打入Flink中的某些依赖（例如flink-table-planner和flink-table-runtime）。

解决方案

分析JAR包里面是否含有org.codehaus.janino.CompilerFactory。因为在不同机器上的Class加载顺序不一样，所以有时候出现类冲突。该问题的解决步骤如下：

在作业运维页面，单击目标作业名称。

在部署详情页签，单击运行参数配置区域右侧的编辑。

在其他配置文本框，输入如下参数。

classloader.parent-first-patterns.additional: org.codehaus.janino
其中，参数的value值需要替换为冲突的类。

https://help.aliyun.com/zh/flink/support/common-sql-errors?spm=a2c4g.11186623.0.i156#section-ewf-3ce-f25