FLink解析json对象

在Flink中解析JSON对象，可以使用Flink自带的JSON库或第三方JSON库。以下是使用Flink自带的JSON库解析JSON对象的示例：

1. 导入Flink的JSON依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-json</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>

2. 创建Flink的执行环境：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

3. 创建Kafka数据源：

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "<kafka-broker>:<kafka-port>");
props.setProperty("group.id", "<group-id>");

FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), props);

其中，`<kafka-broker>`和`<kafka-port>`分别是Kafka集群中某个broker的地址和端口号，`<group-id>`是消费者的组ID，`my-topic`是要消费的Kafka主题名称。

4. 从Kafka数据源中读取数据：

DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);

5. 解析JSON对象：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> parsed = stream
  .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
    @Override
    public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
      JSONObject json = JSON.parseObject(value);
      String name = json.getString("name");
      int age = json.getIntValue("age");
      return new Tuple2<>(name, age);
    }
  });

上述代码中，使用`JSON.parseObject()`方法解析JSON对象，然后使用`getString()`和`getIntValue()`方法获取对象中的属性值。

6. 执行Flink作业：

env.execute("JSON Parsing");

执行上述代码后，Flink会读取Kafka中的数据，并解析JSON对象，然后将解析后的数据存储在Tuple2中。

需要注意的是，如果JSON对象的属性值类型不确定，可以使用`get()`方法获取属性值，然后根据属性值的类型进行转换。例如：

JSONObject json = JSON.parseObject(value);
String name = json.getString("name");
Object ageObj = json.get("age");
int age = ageObj instanceof Integer ? (int) ageObj : Integer.parseInt(ageObj.toString());

上述代码中，使用`get()`方法获取属性值，然后根据属性值的类型进行转换。