flink table kafka json

Flink Table API 可以方便地从 Kafka 中读取和写入 JSON 数据。下面是一个使用 Flink Table API 读取 Kafka JSON 数据的示例：

// 导入必要的包
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.Json;
import org.apache.flink.table.descriptors.Kafka;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;

// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

// 定义 Kafka 连接信息
String kafkaTopic = "topic_name";
String kafkaServer = "localhost:9092";
String kafkaGroupId = "group_id";
String kafkaProperties = "{\"bootstrap.servers\":\"" + kafkaServer + "\",\"group.id\":\"" + kafkaGroupId + "\"}";

// 定义 JSON Schema
String jsonSchema = "{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"name\":{\"type\":\"string\"},\"age\":{\"type\":\"integer\"}},\"required\":[\"name\",\"age\"]}";

// 定义表的名称
String tableName = "kafka_table";

// 创建 Kafka 消费者
tableEnv.connect(new Kafka().version("universal").topic(kafkaTopic).properties(kafkaProperties))
    .withFormat(new Json().schema(jsonSchema))
    .withSchema(new Schema().field("name", DataTypes.STRING()).field("age", DataTypes.INT()))
    .inAppendMode()
    .createTemporaryTable(tableName);

// 查询表数据
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT name, age FROM " + tableName);

// 输出结果
result.execute().print();

上面的代码中，我们首先创建了 Flink 执行环境和 Table 环境。接着，我们定义了 Kafka 的连接信息和 JSON Schema，然后创建了一个名为 `kafka_table` 的临时表，该表从 Kafka 中读取 JSON 数据。最后，我们使用 SQL 查询语句从表中读取数据，并将结果打印出来。