将DataStreamSource转化为json处理， 并将部分对应的json使用java代码提取出来

您可以使用Flink的JSON库将DataStreamSource转换为JSON格式，然后使用Java代码处理JSON数据。下面是一个简单的例子：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

public class JsonProcessingExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 从Kafka读取JSON数据
        String kafkaTopic = "test-topic";
        Properties kafkaProps = new Properties();
        kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        kafkaProps.setProperty("group.id", "test-group");
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(kafkaTopic, new SimpleStringSchema(), kafkaProps);
        DataStreamSource<String> jsonDataStream = env.addSource(kafkaConsumer);

        // 将JSON数据转换为JsonNode对象
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        DataStream<JsonNode> jsonNodeStream = jsonDataStream.map(jsonStr -> objectMapper.readTree(jsonStr));

        // 提取JSON中的某些字段
        DataStream<String> extractedDataStream = jsonNodeStream.map(jsonNode -> {
            String field1 = jsonNode.get("field1").asText();
            int field2 = jsonNode.get("field2").asInt();
            double field3 = jsonNode.get("field3").asDouble();
            return String.format("field1=%s, field2=%d, field3=%f", field1, field2, field3);
        });

        // 输出处理后的数据
        extractedDataStream.print();

        env.execute("JSON Processing Example");
    }
}

在这个例子中，我们使用Flink的Kafka Connector从Kafka读取JSON数据，并将其转换为JsonNode对象。然后，我们使用Java代码从JsonNode对象中提取出我们感兴趣的字段，并将其格式化为字符串。最后，我们输出处理后的数据。