说明

在hive数仓里，实现一个行转列是很常见的操作，那么如何在 FlinkSQL 中也实现类似的功能呢？以下用以一个样本示例数据来说明。

样本数据

以下数据模拟学生的考试成绩数据：

name	list
andy	[{“course”:“flink”,“score”:“99”},{“course”:“spark”,“score”:“88”},{“course”:“hadoop”,“score”:“77”}]

数据格式化：

{
	"name": "andy",
	"list": [{
		"course": "flink",
		"score": 99
	}, {
		"course": "spark",
		"score": 88
	}, {
		"course": "hadoop",
		"score": 77
	}]
}

数据ETL要求

要求最终的行转列数据格式为：

name	course	score
andy	flink	99
andy	spark	88
andy	hadoop	77

这是一个典型的列转行或者一行转多行的场景,需要将 list 列进行拆分成为多行多列,下面介绍两种实现方式.

• 方式①、使用 Flink 自带的 unnest 函数（反嵌套）解析
• 方式②、使用自定义 UDTF 函数解析

FlinkSql建表语句

CREATE TABLE ods_kafka_student_scores (
  `name` string,
  `list` ARRAY<ROW<course STRING,score INT>>
)
WITH (
  'connector' = 'kafka', 											-- 使用 kafka connector
  'topic' = 'ods.kafka_student_scores',								-- kafka topic
  'properties.bootstrap.servers' = 'dn3:9092,dn4:9092,dn5:9092',  	-- broker连接信息
  'properties.group.id' = 'andy_flink_test',						-- 消费kafka的group_id
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 							-- 读取数据的位置
  'format' = 'json',  												-- 数据源格式为 json
  'json.fail-on-missing-field' = 'false',							-- 字段丢失任务不失败
  'json.ignore-parse-errors' = 'true'  								-- 解析失败则跳过
);

注意：

• 这里在定义 list 字段类型的时候需要定义为 ARRAY 类型，因为 unnest 函数需要一个数组类型的参数。

1、使用 UNNEST 解析

select 
	name,course,score
from ods_kafka_student_scores 
CROSS JOIN UNNEST(`list`) AS t (course,score);


select 
	name,course,score
from ods_kafka_student_scores, UNNEST(`list`) AS t (course,score);


select 
	name,course,score
from ods_kafka_student_scores 
LEFT JOIN UNNEST(`list`) AS t (course,score) on true;

2、使用自定义 UDTF 解析

UDTF（自定义表值函数），自定义表值函数。

将 0 个、1 个或多个标量值作为输入参数（可以是变长参数）。与自定义的标量函数类似，但与标量函数不同。表值函数可以返回任意数量的行作为输出，而不仅是 1 个值。返回的行可以由 1 个或多个列组成。调用一次函数输出多行或多列数据。

必须继承 TableFunction 基类,并实现一个或者多个名为 eval 的方法。

在使用 UDTF 时,需要带上 LATERAL TABLE两个关键字.

@FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW<course STRING,score INT>"))
public class ParserJsonArrayTest extends TableFunction<Row> {

    private static final Logger LOG = Logger.getLogger(ParserJsonArrayTest.class);

    public void eval(String value) {
        try {
            JSONArray arrays = JSONArray.parseArray(value);
            Iterator<Object> iterator = arrays.iterator();
            while (iterator.hasNext()) {
                JSONObject jsonObject = (JSONObject) iterator.next();
                String course = jsonObject.getString("course");
                Integer score = jsonObject.getInteger("score");
                collect(Row.of(course,score));
            }
        } catch (Exception e) {
            LOG.error("Parser json failed :" + e.getMessage());
        }
    }
}

自定义 UDTF 解析的时候,就不需要把 list 字段定义成 ARRAY 类型了,直接定义成 STRING 类型就可以了,并且这种方式会更加的灵活,比如还需要过滤数据或者更复杂的一些操作时都可以在 UDTF 里面完成.

在FlinkSql里使用UDTF

select name,course,url
from ods_kafka_student_scores 
CROSS JOIN lateral TABLE (ParserJsonArrayTest(`list`)) AS t (course,score);

select name,course,url
from ods_kafka_student_scores, lateral TABLE (ParserJsonArrayTest(`list`)) AS t (course,score);

select name,course,url
from ods_kafka_student_scores 
left join lateral TABLE (ParserJsonArrayTest(`list`)) AS t (course,score) on true;

unnest 和 自定义 UDTF 函数在使用的时候都有 3 种写法,前面两种写法的效果其实是一样的,第三种写法相当于 left join 的用法.
区别在于 CROSS JOIN/INNER JOIN: 对于左侧表的每一行，右侧 UDTF 不输出，则这一行不输出.
LEFT JOIN: 对于左侧表的每一行，右侧 UDTF 不输出，则这一行会输出，右侧 UDTF 字段为 null

程序运行结果：

2> andy,flink,99
2> andy,spark,88
2> andy,hadoop,77

说明总结

在实际使用的时候：

• 如果 unnest 可以满足需求就直接用 unnest 不需要带来额外的开发；
• 如果 unnest 函数满足不了需求,那么就自定义 UDTF 去完成.