flink 解析Json的UDF函数怎么写

在 Flink 中使用 Json 解析 UDF 函数，需要使用 Flink 自带的 Json 库，即 `flink-json`。具体步骤如下：

1. 添加依赖

在 `pom.xml` 中添加以下依赖：

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

其中，`${flink.version}` 是 Flink 的版本号，需要根据实际情况修改。

2. 编写 UDF 函数

在 Flink 中，UDF 函数需要实现 `org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction` 接口。具体实现过程如下：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TypeExtractor;
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;

public class JsonParse extends ScalarFunction {
    public Row eval(String jsonStr, String key) {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        try {
            JsonNode jsonNode = mapper.readTree(jsonStr);
            JsonNode valueNode = jsonNode.get(key);
            if (valueNode == null) {
                return null;
            }
            TypeInformation<?>[] fieldTypes = new TypeInformation<?>[1];
            fieldTypes[0] = TypeExtractor.getForClass(String.class);
            Row row = new Row(1);
            row.setField(0, valueNode.asText());
            return row;
        } catch (Exception e) {
            return null;
        }
    }
}

该 UDF 函数的作用是从 Json 字符串中解析出指定的 key 对应的值，返回一个包含该值的 Row 对象。

3. 使用 UDF 函数

在 Flink SQL 中，可以使用 `json_parse` 函数来调用 `JsonParse` UDF 函数。示例代码如下：

SELECT json_parse('{"name":"Alice","age":20}', 'name') as name FROM table_name;

该语句将返回一个包含字符串 `"Alice"` 的 Row 对象。