Flink SQL 解析复杂（嵌套）JSON
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Flink SQL 解析复杂（嵌套）JSON，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含10760字，纯文字阅读大概需要16分钟。
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官网地址如下：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-formats
我用 JSON Format 比较多，也有嵌套的JSON 数据需要解析，大概描述一下。
以下内容来下官网介绍：
JSON格式允许读取和写入与给定格式 schema 相对应的JSON数据。 格式 schema 可以定义为Flink类型，JSON schema 或从所需的表 schema 派生。 Flink类型启用了更类似于SQL的定义并映射到相应的SQL数据类型。 JSON模式允许更复杂和嵌套的结构。
如果格式 schema 等于表 schema，则也可以自动派生该 schema。 这只允许定义一次 schema 信息。 格式的名称，类型和字段的顺序由表的 schema 确定。 如果时间属性的来源不是字段，则将忽略它们。 表 schema 中的from定义被解释为以该格式重命名的字段。
大概意思就是，flink 在解析json的时候，可以自己通过 schema（支持复杂的嵌套json），如果不提供 schema，默认使用 table schema 自动派生 json 的 schema（不支持复杂json）。
官网对应 json format 的表的样例：
CREATE TABLE MyUserTable ( ... ) WITH ( ‘format.type‘ = ‘json‘, -- required: specify the format type ‘format.fail-on-missing-field‘ = ‘true‘ -- optional: flag whether to fail if a field is missing or not, false by default ‘format.fields.0.name‘ = ‘lon‘, -- optional: define the schema explicitly using type information. ‘format.fields.0.data-type‘ = ‘FLOAT‘, -- This overrides default behavior that uses table‘s schema as format schema. ‘format.fields.1.name‘ = ‘rideTime‘, ‘format.fields.1.data-type‘ = ‘TIMESTAMP(3)‘, ‘format.json-schema‘ = -- or by using a JSON schema which parses to DECIMAL and TIMESTAMP. ‘{ -- This also overrides the default behavior. "type": "object", "properties": { "lon": { "type": "number" }, "rideTime": { "type": "string", "format": "date-time" } } }‘ )
注：flink 1.10 字段的名称和类型可以从 table schema 中推断，不用写 format.fields.0.name 和 format.fields.0.data-type 了。
CREATE TABLE user_log( user_id VARCHAR, item_id VARCHAR, category_id VARCHAR, behavior VARCHAR, ts TIMESTAMP(3) ) WITH ( ‘connector.type‘ = ‘kafka‘, ‘connector.version‘ = ‘universal‘, ‘connector.topic‘ = ‘user_behavior‘, ‘connector.properties.zookeeper.connect‘ = ‘venn:2181‘, ‘connector.properties.bootstrap.servers‘ = ‘venn:9092‘, ‘connector.startup-mode‘ = ‘earliest-offset‘, ‘format.type‘ = ‘json‘ );
对应 json 数据如下：
{"user_id": "315321", "item_id":"942195", "category_id": "4339722", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-26T01:00:00Z"}
对应的字段，会映射到对应的类型上，可以直接使用，比1.9 方便了不少。
当然，这个并不是这里的主要内容。
先来个嵌套的json看下：
{"user_info":{"user_id":"0111","name":"xxx"},"timestam":1586670908699,"id":"10001"}
这样的复杂sql该怎么解析呢？
回来看下官网那段实例：
‘format.json-schema‘ = -- or by using a JSON schema which parses to DECIMAL and TIMESTAMP. ‘{ -- This also overrides the default behavior. "type": "object", "properties": { "lon": { "type": "number" }, "rideTime": { "type": "string", "format": "date-time" } } }‘
SQL 的properties 中可以通过 属性 "format.json-schema" 设置输入的 json schema。
Flink 的 json-schema 中支持如下的数据类型：
再来看下刚刚的嵌套json：
{"user_info":{"user_id":"0111","name":"xxx"},"timestam":1586670908699,"id":"10001"}
第一层的 timestam、id 直接就映射到字段上，而 user_info 也是个json。
从上面的实例上，可以看到 object 类型数据有 properties，而properties 的内容，怎么看都想是json的内层数据。
所以上面的sql 对应的 json-schema 是这样的：
‘format.json-schema‘ = ‘{
"type": "object",
"properties": {
"id": {type: "string"},
"timestam": {type: "string"},
"user_info":{type: "object",
"properties" : {
"user_id" : {type:"string"},
"name":{type:"string"}
}
}
}
}‘
从上面的 json schame 和 Flink SQL 的映射关系可以看出，user_info 对应的table 字段的类型是ROW，所以 table 的schema 是这样的：
CREATE TABLE user_log(
id VARCHAR,
timestam VARCHAR,
user_info ROW(user_id string, name string )
)
ROW 类型的 user_info，有两个字段：user_id 和 name
注：使用的时候，直接用 "." 就可以了：如 user_info.user_id
到此，嵌套json的 schame 就搞定了。
下面我们再来看下 嵌套 json 数组：
{"user_info":{"user_id":"0111","name":"xxx"},"timestam":1586670908699,"id":"10001","jsonArray":[{"name222":"xxx","user_id222":"0111"}]}
这个又该怎么写 json schema 呢？
官网有个实例说 json format 直接解析这样的复杂 json：
"optional_address": { "oneOf": [ { "type": "null" }, { "$ref": "#/definitions/address" } ] }
太长了，截取一段，官网明确说了支持这样的实例，也就是支持 json 数组
json schema 和 Flink SQL 的映射关系中， json 的 array 对应 Flink SQL的 ARRAY[_]
按照 object 类型的写法，写了个这样的：
"jsonArray":{"type": "array",
"properties": {
"type": "object",
"properties" : {
"user_id222" : {type:"string"},
"name222" : {type:"string"}
}
}
}
收获了一个 exception：
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Arrays must specify an ‘items‘ property in node: <root>/jsonArray at org.apache.flink.formats.json.JsonRowSchemaConverter.convertArray(JsonRowSchemaConverter.java:264) at org.apache.flink.formats.json.JsonRowSchemaConverter.convertType(JsonRowSchemaConverter.java:176) at org.apache.flink.formats.json.JsonRowSchemaConverter.convertObject(JsonRowSchemaConverter.java:246)
然后，当然是 debug 代码了： org.apache.flink.formats.json.JsonRowSchemaConverter 就是解析 json-schema 的代码了
JsonRowSchemaConverter 类有3个主要的方法分别对应解析不同类型的数据：
// 解析 type private static TypeInformation<?> convertType(String location, JsonNode node, JsonNode root) // 解析 object private static TypeInformation<Row> convertObject(String location, JsonNode node, JsonNode root) // 解析 array private static TypeInformation<?> convertArray(String location, JsonNode node, JsonNode root)
convertType 方法在这里解析具体字段和类型：
for (String type : types) { // set field type switch (type) { case TYPE_NULL: typeSet.add(Types.VOID); break; case TYPE_BOOLEAN: typeSet.add(Types.BOOLEAN); break; case TYPE_STRING: if (node.has(FORMAT)) { typeSet.add(convertStringFormat(location, node.get(FORMAT))); } else if (node.has(CONTENT_ENCODING)) { typeSet.add(convertStringEncoding(location, node.get(CONTENT_ENCODING))); } else { typeSet.add(Types.STRING); } break; case TYPE_NUMBER: typeSet.add(Types.BIG_DEC); break; case TYPE_INTEGER: // use BigDecimal for easier interoperability // without affecting the correctness of the result typeSet.add(Types.BIG_DEC); break; case TYPE_OBJECT: typeSet.add(convertObject(location, node, root)); break; case TYPE_ARRAY: typeSet.add(convertArray(location, node, root)); break; default: throw new IllegalArgumentException( "Unsupported type ‘" + node.get(TYPE).asText() + "‘ in node: " + location); } }
简单类型，就直接添加对应的 Flink SQL 类型， 复杂类型的 object、array 由单独的方法解析，这里我们看下 covertArray:
private static TypeInformation<?> convertArray(String location, JsonNode node, JsonNode root) { // validate items if (!node.has(ITEMS)) { throw new IllegalArgumentException( "Arrays must specify an ‘" + ITEMS + "‘ property in node: " + location); } final JsonNode items = node.get(ITEMS); // list (translated to object array) if (items.isObject()) { final TypeInformation<?> elementType = convertType( location + ‘/‘ + ITEMS, items, root); // result type might either be ObjectArrayTypeInfo or BasicArrayTypeInfo for Strings return Types.OBJECT_ARRAY(elementType); } // tuple (translated to row) else if (items.isArray()) { final TypeInformation<?>[] types = convertTypes(location + ‘/‘ + ITEMS, items, root); // validate that array does not contain additional items if (node.has(ADDITIONAL_ITEMS) && node.get(ADDITIONAL_ITEMS).isBoolean() && node.get(ADDITIONAL_ITEMS).asBoolean()) { throw new IllegalArgumentException( "An array tuple must not allow additional items in node: " + location); } return Types.ROW(types); } throw new IllegalArgumentException( "Invalid type for ‘" + ITEMS + "‘ property in node: " + location); }
注：更多信息请查看源码(org.apache.flink.formats.json.JsonRowSchemaConverter)
从上面的代码可以看出，从 convertTypes 中解析到是 array 类型的，就调用 convertArray 方法，而 convertArray 方法中第一步就是判断是否有个 ITEMS 字段，没有直接就报错：
Arrays must specify an ‘items‘ property in node: <root>/jsonArray
有就 final JsonNode items = node.get(ITEMS) get 出来继续解析，判断 items 是个 object 或 array (然后继续递归)，都不是就抛出异常
从源码可以看出 json 数组类型的 json schema 就是这样的：
CREATE TABLE user_log( id VARCHAR, timestam VARCHAR, user_info ROW(user_id string, name string ), jsonArray ARRAY<ROW(user_id222 STRING, name222 STRING)> ) WITH ( ‘connector.type‘ = ‘kafka‘, ‘connector.version‘ = ‘universal‘, ‘connector.topic‘ = ‘complex_string‘, ‘connector.properties.zookeeper.connect‘ = ‘venn:2181‘, ‘connector.properties.bootstrap.servers‘ = ‘venn:9092‘, ‘connector.startup-mode‘ = ‘earliest-offset‘, ‘format.type‘ = ‘json‘, ‘format.json-schema‘ = ‘{ "type": "object", "properties": { "id": {type: "string"}, "timestam": {type: "string"}, "user_info":{type: "object", "properties" : { "user_id" : {type:"string"}, "name":{type:"string"} } }, "jsonArray":{"type": "array", "items": { "type": "object", "properties" : { "user_id222" : {type:"string"}, "name222" : {type:"string"} } } } } }‘ );
看过源码之后，对于上面的json schema 就没有难度了
这里还要说下 json array 中有多个元素的案例：
{"user_info":{"user_id":"0111","name":"xxx"},"timestam":1586676835655,"id":"10001","jsonArray":[{"name222":"xxx","user_id222":"0022"},{"name333":"name3333","user_id222":"user3333"},{"cc":"xxx333","user_id444":"user4444","name444":"name4444"}]}
对应的 schema 也是这样的：
"jsonArray":{"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties" : {
"user_id222" : {type:"string"},
"name222" : {type:"string"}
}
}
}
}
因为在解析 json array 的时候，只能获取到一个 items 字段（多加也没用），会拿这个schema 去解析 json array 里面的所有元素，有对应字段就赋值，没用就为空
表的列也是这样的：
jsonArray ARRAY<ROW(user_id222 STRING, name222 STRING)>
在查询中直接使用 jsonArray 会将所有数据直接查出来：
INSERT INTO user_log_sink SELECT * FROM user_log;
输出的数据如下：
{"id":"10001","timestam":"1586676835655","user_info":{"user_id":"0111","name":"xxx"},"jsonArray":[{"user_id222":"0022","name222":"xxx"},{"user_id222":"user3333","name222":null},{"user_id222":null,"name222":null}]}
json array 中的第一个元素 全部解出来了，第二个元素只有 user_id222 有值，第三个元素都没解析出来
注：json array 是这样使用的：jsonArray[1].user_id222 # 代表 jsonArray 中的第一个元素的 user_id222 字段，数组下标从 1 开始，0 或 大于实际 json array 中的 长度会报 ： java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 1
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