flink sql 读取kafka schema

使用 Flink SQL 读取 Kafka 数据源时，可以通过指定 Schema 的方式来解析 Kafka 中的数据。

具体步骤如下：

1. 创建 Kafka 数据源，并指定相应的配置，包括 Kafka 的地址、topic 名称、消费者组 ID 等。

2. 在 Flink SQL 中创建相应的表，并指定表的 Schema。例如，如果 Kafka 中的数据包含两个字段，分别为 id 和 name，那么可以使用以下代码创建表：

CREATE TABLE kafka_table (
  id INT,
  name STRING
) WITH (
  'connector.type' = 'kafka',
  'connector.version' = 'universal',
  'connector.topic' = 'kafka_topic',
  'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'connector.properties.group.id' = 'kafka_group',
  'format.type' = 'json'
);

其中，'format.type' = 'json' 表示输入的数据为 JSON 格式，Flink 会自动解析数据并将其映射到表的字段中。

3. 通过 Flink SQL 进行数据查询和分析。例如，可以使用以下代码查询 kafka_table 中 id 大于 10 的数据：

SELECT * FROM kafka_table WHERE id > 10;

在执行查询时，Flink 会自动从 Kafka 中读取数据，并根据表的 Schema 进行解析和映射。