在Flink 中使用 SQL 消费 Kafka 中的 JSON 数组格式的数据，你需要首先定义一个表，这个表将映射 Kafka 主题中的数据格式，然后通过 Flink SQL 查询这个表。
以下是一般步骤说明：
设置 Kafka 连接：定义一个表，该表通过 Flink 的 Kafka connector 连接到 Kafka。要做到这一点，你需要包含 Kafka 连接器和序列化器的依赖关系。
JSON 数组格式：因为 Kafka 中的数据是 JSON 数组格式，需要使用合适的格式化类型来处理 JSON 数组。通常情况下，你需要使用一个能够处理 JSON 数组的序列化/反序列化方法。
创建表：在 Flink SQL 中创建一个表，该表的 schema 与 Kafka 中的 JSON 数据格式一致。使用 CREATE TABLE 语句定义表结构，并且指定 Kafka 主题和必要的 Kafka 连接参数。
查询表：通过 Flink SQL 查询 Kafka 表来消费数据。你可以使用 SELECT 语句对数据进行查询、聚合等操作。
以下是使用 Flink SQL 创建 Kafka 表的一个简单示例。为了演示目的，假设我们已经有一个 Kafka 主题 kafka_topic，在这个主题中每条消息是一个包含多个 JSON 对象的 JSON 数组。
CREATE TABLE kafka_table (
-- 定义你的字段，字段类型应该与 JSON 对象中的字段匹配。
user_id STRING,
order_amount DOUBLE,
...
) WITH (
'connector' = 'kafka', -- 使用 Kafka connector
'topic' = 'kafka_topic', -- Kafka 主题名称
'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-server:9092', -- Kafka 服务器地址
'properties.group.id' = 'flink_group', -- Consumer group ID
'format' = 'json', -- 指定数据格式为 JSON
'json.fail-on-missing-field' = 'false', -- 可选项，防止字段缺失时失败
'json.ignore-parse-errors' = 'true', -- 可选项，忽略解析错误
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' -- 从最早的数据开始消费
);
-- 使用 SQL 语句作业消费数据及处理
SELECT user_id, SUM(order_amount) FROM kafka_table GROUP BY user_id;
在这个示例中，假设每个 JSON 对象至少包含 user_id 和 order_amount 两个字段。在真实应用中，你应该按照实际的 JSON 对象结构定义表中的字段和类型。
请注意，Flink 默认的 json 格式不支持直接解析 JSON 数组类型的消息。如果消息格式是 JSON 数组，可能需要实现自定义的 Deserialization schema，或者流水线的早期阶段通过 Flink 的 DataStream API 进行一些预处理，将 JSON 数组解析为独立的 JSON 对象以供 SQL 查询。
如果要处理 JSON 数组，可以考虑将 Flink SQL 与 DataStream API 结合使用，首先自定义一个解析 JSON 数组的 DeserializationSchema ，然后把解析好的数据输出到 Flink SQL 定义的表中。
在Flink中，自定义 DeserializationSchema 用于指导 Flink 如何将 Kafka（或其他数据源）中的原始字节数据解析为对象。如果 Kafka 主题中的消息是一个 JSON 数组，需要创建一个能夜解析这种格式的 DeserializationSchema。
以下是如何定义一个简单的 DeserializationSchema 类来解析 JSON 数组的步骤：
添加所需的库：
确保你的项目中添加了处理JSON的库，如Jackson。在 Maven 的 pom.xml 文件中添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>你的版本号</version>
</dependency>
实现 DeserializationSchema：
实现 DeserializationSchema 接口来解析 JSON 数组。以下是一个示例实现，该实现使用 Jackson 将 JSON 数组解析为 Java 对象列表：
import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TypeExtractor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class JsonArrayDeserializationSchema implements DeserializationSchema<List<MyObject>> {
private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
@Override
public List<MyObject> deserialize(byte[] message) throws IOException {
// 将原始字节数据解析为 MyObject 类的数组，然后转化为 List
MyObject[] myObjects = objectMapper.readValue(message, MyObject[].class);
return Arrays.asList(myObjects);
}
@Override
public boolean isEndOfStream(List<MyObject> nextElement) {
// 定义流结束的条件（在这里不需要）
return false;
}
@Override
public TypeInformation<List<MyObject>> getProducedType() {
// Flink 无法自动推断泛型的类型信息，所以需要显式返回
return TypeExtractor.getForClass(List.class);
}
@Override
public byte[] serialize(List<MyObject> element) {
// 实际上，在 DeserializationSchema 中通常不需要实现 serialize 方法
// 除非你也打算用这个 schema 作为一个 SerializationSchema
throw new UnsupportedOperationException("Serializing from List<MyObject> is not supported");
}
}
在以上代码中，MyObject 应该是你预期解析出来的对象类，它的字段应该与 JSON 数组中每个元素的字段相对应。你需要根据实际需求来定义这个类。
使用 DeserializationSchema 注册 Kafka 源：
在 Flink 作业中，使用 FlinkKafkaConsumer 并将自定义的 JsonArrayDeserializationSchema 作为参数传递进去：
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
// 创建一个 Flink Kafka 消费者
FlinkKafkaConsumer<List<MyObject>> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
"kafka_topic", // Kafka 主题名称
new JsonArrayDeserializationSchema(), // 使用自定义的 DeserializationSchema
properties // Kafka 连接参数
);
// 添加该消费者作为数据源
DataStream<List<MyObject>> stream = env.addSource(consumer);
请记住，自定义的 DeserializationSchema 应当解析出与你的 Flink 作业中所定义类型信息相匹配的对象列表。
以上步骤定义了一个简单的自定义 DeserializationSchema，用于将存储在 Kafka 中的 JSON 数组消息解析为 Java 对象列表。适当地适配和修改这些代码以符合你的具体场景和数据格式。
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