flink sql读取kafka数据

要定义Flink SQL中读取Kafka数据的schema来解析数组格式的数据，你可以使用Flink的内置JSON函数和表函数来处理。以下是一个示例：

1. 创建Kafka表，并指定对应的schema：

CREATE TABLE kafka_table (
  data ARRAY<ROW<a INT, b INT>>,
  proctime AS PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'your_topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'your_bootstrap_servers',
  'format' = 'json',
  'json.fail-on-missing-field' = 'false'
);

在这个例子中，数据字段data被定义为一个ARRAY<ROW<a INT, b INT>>，这样可以解析包含a和b字段的数组。

1. 使用Flink SQL查询Kafka表：

SELECT data[1].a, data[1].b
FROM kafka_table;

在这个例子中，data[1].a和data[1].b用于提取数组中第一个元素的a和b字段。

注意事项：

• 由于Flink SQL的数组索引从1开始，所以data[1]表示数组中的第一个元素。
• 可以根据实际情况调整类型和字段名。

请确保在SQL查询之前，已经用正确的属性配置创建了Kafka表，并使用匹配的Kafka连接和主题信息。

如果以上解决方案无法满足需求，还可以考虑使用自定义的DeserializationSchema来解析数组格式的数据。

这是一个基于Flink的内置JSON函数和表函数来定义schema，从数组格式的Kafka数据源读取数据的示例。具体的实现可能因数据结构和需求的不同而有所变化，请根据实际情况做相应调整。

在Flink SQL中，你可以使用CREATE TABLE语句定义对应的schema来读取Kafka数据源中的数组格式数据。根据提供的数据格式 [{"a":1,"b":2},{"a":3,"b":1}]，以下是一个示例的表定义：

CREATE TABLE kafka_source (
  data ARRAY<ROW<a INT, b INT>>
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '<your-topic>',
  'properties.bootstrap.servers' = '<bootstrap-servers>',
  'properties.group.id' = '<group-id>',
  'format' = 'json'
);

在上述代码中，我们为数据定义了一个名为data的数组列，并指定了每个数组元素的结构。结构由ROW关键字定义，其中包含了a和b两个整型字段。

需要注意的是，上述代码中的 '<your-topic>' 和 '<bootstrap-servers>' 需要替换为实际的Kafka主题和引导服务器地址。此外，还可以根据需要添加其他配置参数以适配你的Kafka集群和数据源。

在创建表后，你就可以使用Flink的SQL查询语句对该表进行操作和处理数据了。

SELECT * FROM kafka_source;