Raw Format

Format: Serialization Schema Format: Deserialization Schema

Raw format 允许读写原始（基于字节）值作为单个列。

注意: 这种格式将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将 null 值视为 墓碑消息（在键上删除）。因此，如果该字段可能具有 null 值，我们建议避免使用 upsert-kafka 连接器和 raw format 作为 value.format。

Raw format 连接器是内置的。

示例

例如，你可能在 Kafka 中具有原始日志数据，并希望使用 Flink SQL 读取和分析此类数据。

47.29.201.179 - - [28/Feb/2019:13:17:10 +0000] "GET /?p=1 HTTP/2.0" 200 5316 "https://domain.com/?p=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36" "2.75"

下面的代码创建了一张表，使用 raw format 以 UTF-8 编码的形式从中读取（也可以写入）底层的 Kafka topic 作为匿名字符串值：

CREATE TABLE nginx_log (
  log STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'nginx_log',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'properties.group.id' = 'testGroup',
  'format' = 'raw'
)

然后，你可以将原始数据读取为纯字符串，之后使用用户自定义函数将其分为多个字段进行进一步分析。例如 示例中的 my_split。

SELECT t.hostname, t.datetime, t.url, t.browser, ...
FROM(
  SELECT my_split(log) as t FROM nginx_log
);

相对应的，你也可以将一个 STRING 类型的列以 UTF-8 编码的匿名字符串值写入 Kafka topic。

Format 参数

数据类型映射

下表详细说明了这种格式支持的 SQL 类型，包括用于编码和解码的序列化类和反序列化类的详细信息。