flink sql 中获取当前日期作为字段类型为varchar的方法是什么
时间: 2023-05-22 22:06:01 浏览: 352
您可以使用DATE_FORMAT函数将当前日期转换为字符串类型的格式。例如,使用以下代码可以获取当前日期并将其格式化为"yyyy-MM-dd"的字符串类型:
SELECT DATE_FORMAT(CURRENT_DATE(), 'yyyy-MM-dd');
然后,您可以将此字符串作为varchar字段的值插入到flink sql表中。
相关问题
用flinksql写关于判断不同数据类型,并写入不同表的sql语句
### 回答1:
假设您有一个包含字段`value`的输入表`input_table`,并且想要将数据根据其类型写入不同的输出表,您可以使用以下 Flink SQL 语句:
```
-- 创建输出表
CREATE TABLE string_output_table (
value STRING
) WITH (
'connector' = 'your_connector',
'sink.property-version' = 'your_property_version',
... -- 其他输出表配置
);
CREATE TABLE int_output_table (
value INT
) WITH (
'connector' = 'your_connector',
'sink.property-version' = 'your_property_version',
... -- 其他输出表配置
);
-- 将输入表中的数据根据类型写入不同的输出表
INSERT INTO string_output_table
SELECT value
FROM input_table
WHERE CAST(value AS BIGINT) IS NULL;
INSERT INTO int_output_table
SELECT value
FROM input_table
WHERE CAST(value AS BIGINT) IS NOT NULL;
```
这里的关键点是使用 `CAST` 函数将 `value` 字段转换为 `BIGINT` 类型,并使用 `IS NULL` 和 `IS NOT NULL` 运算符来分别选择不同的数据类型。如果 `value` 转换为 `BIGINT` 类型时返回 `NULL`,则说明它不是整数类型,应该写入到 `string_output_table`;否则,它应该写入到 `int_output_table`。在实际应用中,您需要将 `your_connector` 和 `your_property_version` 替换为您实际使用的连接器和属性版本,并根据需要调整其他输出表配置。
### 回答2:
在FlinkSQL中,可以通过使用CASE WHEN语句来判断不同数据类型,并根据条件将数据写入不同的表中。下面是一个例子:
CREATE TABLE source_table (
id INT,
name STRING,
value VARCHAR
) WITH (
'connector.type' = 'kafka',
'connector.version' = 'universal',
'connector.topic' = 'source_topic',
'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181',
'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'format.type' = 'json'
);
CREATE TABLE int_table (
id INT,
name STRING
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb',
'connector.table' = 'int_table',
'connector.username' = 'root',
'connector.password' = 'password'
);
CREATE TABLE string_table (
id INT,
name STRING,
value STRING
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb',
'connector.table' = 'string_table',
'connector.username' = 'root',
'connector.password' = 'password'
);
INSERT INTO int_table
SELECT id, name
FROM source_table
WHERE CASE
WHEN CAST(value AS INT) IS NOT NULL THEN 1
ELSE 0
END = 1;
INSERT INTO string_table
SELECT id, name, value
FROM source_table
WHERE CASE
WHEN CAST(value AS INT) IS NULL THEN 1
ELSE 0
END = 1;
在上面的例子中,首先创建了一个名为source_table的源表,它从Kafka主题读取JSON格式数据。然后,创建了两个目标表int_table和string_table,这两个表将根据数据类型的不同来存储数据。最后,使用INSERT INTO语句将源表中的数据根据判断条件写入不同的目标表中。
在判断数据类型方面,使用了CAST函数将value列转换为INT类型,如果转换结果不为NULL,则说明该行数据的value列为INT类型,需要写入int_table中。否则,说明value列为其他类型(如STRING),需要写入string_table中。
这是一个简单的例子,您可以根据具体需求和数据类型扩展和修改这个SQL语句。
### 回答3:
在Flink SQL中,可以使用CASE语句来判断不同数据类型,并将它们写入不同的表。
假设我们有一个包含以下字段的输入流数据源:
- id:整数类型
- name:字符串类型
- age:整数类型
我们需要根据不同的数据类型将数据写入不同的表。例如,如果id是整数类型,则将其写入名为"integer_table"的表;如果name是字符串类型,则将其写入名为"string_table"的表;如果age是整数类型,则将其写入名为"age_table"的表。
可以使用Flink SQL中的CASE语句和INSERT INTO语句来实现这个需求。以下是相应的SQL语句:
```sql
CREATE TABLE integer_table (
id INT
) WITH (
'connector.type' = 'filesystem',
'connector.path' = 'file:///path/to/integer_table'
);
CREATE TABLE string_table (
name STRING
) WITH (
'connector.type' = 'filesystem',
'connector.path' = 'file:///path/to/string_table'
);
CREATE TABLE age_table (
age INT
) WITH (
'connector.type' = 'filesystem',
'connector.path' = 'file:///path/to/age_table'
);
INSERT INTO integer_table
SELECT id
FROM input_source
WHERE CAST(id AS STRING) = id;
INSERT INTO string_table
SELECT name
FROM input_source
WHERE CAST(name AS STRING) = name;
INSERT INTO age_table
SELECT age
FROM input_source
WHERE CAST(age AS STRING) = age;
```
以上的SQL语句中,我们创建了三个输出表(integer_table、string_table和age_table),并使用INSERT INTO语句将数据根据其数据类型写入不同的表中。其中,通过使用CAST函数,我们将数值型字段转换为字符串类型,然后进行相应的判断和筛选。
请注意,上述示例仅为演示目的,实际情况下需要替换为您自己的数据源和输出路径。同时,您还可以根据实际需求进行更复杂的数据类型判断和操作。
flinksql写入kafka 后 decimal类型数据小数点位后边0被去掉了 怎么解决
在 FlinkSQL 中,可以使用 `TO_JSON` 函数将数据转换为 JSON 格式,然后再将 JSON 数据写入 Kafka 中。在这个过程中,你可以使用 JSON 序列化器来确保小数点后的 0 不会被去掉。具体可以按照以下步骤进行操作:
1. 在 FlinkSQL 中使用 `TO_JSON` 函数将数据转换为 JSON 格式,例如:
```sql
SELECT
TO_JSON(
ROW(
CAST(id AS VARCHAR) as id,
CAST(price AS DECIMAL(10,2)) as price
)
) as json_data
FROM my_table;
```
上面的 SQL 语句将 `my_table` 表中的 `id` 和 `price` 字段转换为 JSON 格式,并使用 `CAST` 函数来确保 `price` 字段的小数点后的 0 不会被去掉。
2. 在 Flink 中使用 `JSONKeyValueDeserializationSchema` 来反序列化 Kafka 中的 JSON 数据,例如:
```java
Properties kafkaProps = new Properties();
kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
kafkaProps.setProperty("group.id", "my-group");
FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
"my-topic",
new JSONKeyValueDeserializationSchema(true),
kafkaProps
);
DataStream<Tuple2<String, String>> stream = env
.addSource(consumer)
.map(value -> Tuple2.of(value.get("key"), value.get("value")));
```
上面的代码中,`JSONKeyValueDeserializationSchema` 的构造方法中传入 `true` 参数,表示保留 JSON 中小数点后的 0。
这样就可以确保小数点后的 0 不会被去掉。
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