flink消费kafka公司的复杂json数据

要消费Kafka中的复杂JSON数据，可以使用Apache Flink的JSON解析库来解析JSON数据。首先，在Flink中，需要使用Kafka Consumer来消费Kafka中的消息。然后，可以使用Flink的JSON解析库来解析JSON数据，将其转换为Flink中的数据类型。最后，可以对数据进行处理和转换，并将结果发送回Kafka或其他存储系统。

以下是一个使用Flink消费Kafka中的JSON数据的示例程序：

// 创建一个Kafka Consumer
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic-name", new SimpleStringSchema(), properties);

// 从Kafka中读取JSON数据
DataStream<String> jsonStream = env.addSource(kafkaConsumer);

// 解析JSON数据为Flink中的数据类型
DataStream<MyData> myDataStream = jsonStream.map(new MapFunction<String, MyData>() {
    @Override
    public MyData map(String jsonString) throws Exception {
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        MyData myData = objectMapper.readValue(jsonString, MyData.class);
        return myData;
    }
});

// 对数据进行处理和转换
DataStream<MyResult> myResultStream = myDataStream.filter(new FilterFunction<MyData>() {
    @Override
    public boolean filter(MyData myData) throws Exception {
        return myData.value > 0;
    }
}).map(new MapFunction<MyData, MyResult>() {
    @Override
    public MyResult map(MyData myData) throws Exception {
        return new MyResult(myData.key, myData.value * 2);
    }
});

// 将结果发送回Kafka或其他存储系统
FlinkKafkaProducer<MyResult> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("result-topic", new MyResultSchema(), properties);
myResultStream.addSink(kafkaProducer);

在上面的示例程序中，MyData和MyResult是自定义的数据类型，可以根据实际需求进行定义。MyData表示从Kafka中读取的JSON数据，MyResult表示处理后的结果数据。

在map函数中，使用Jackson JSON解析库将JSON字符串解析为MyData类型的对象。然后，在filter和map函数中对数据进行处理和转换，生成MyResult类型的对象。最后，使用FlinkKafkaProducer将结果发送回Kafka或其他存储系统。