Apache flink Flink如何使用从Avro输入数据推断的模式创建表

我已将Avro文件加载到Flink数据集中：

AvroInputFormat测试=新的AvroInputFormat(
新路径（“PathToAvroFile”）
，genericord.class）；
数据集DS=env.createInput（测试）；
usersDS.print（）；

以下是打印DS的结果：

{“N_NATIONKEY”：14，“N_NAME”：“肯尼亚”，“N_REGIONKEY”：0，“N_评论”：“未决的借口激烈地讨价还价。未决的，快速的平托豆从t身边飘过”}
{“N_NATIONKEY”：15，“N_名称”：“摩洛哥”，“N_REGIONKEY”：0，“N_评论”：“rns。在非常常规的包装中，轻率大胆的法庭使用了非常大胆的血小板？”}
{“N_NATIONKEY”：16，“N_名称”：“莫桑比克”，“N_REGIONKEY”：0，“N_评论”：“s.讽刺的是，不寻常的渐近线愉快地醒来r”}
{“N_NATIONKEY”：17，“N_NAME”：“秘鲁”，“N_REGIONKEY”：1，“N_评论”：“血小板。愉快地等待依赖项在均匀的平托豆中使用。小心地沉默账户”}
{“N_NATIONKEY”：18，“N_NAME”：“CHINA”，“N_REGIONKEY”：2，“N_COMMENT”：“c dependencies.疯狂地表达notornis sleep狡猾的定期帐户.想法sleep.depos”}
{“N_NATIONKEY”：19，“N_名称”：“罗马尼亚”，“N_REGIONKEY”：3，“N_评论”：“ular渐近线是关于愤怒的乘数。表达依赖性在讽刺性的描述之上”}
{“N_NATIONKEY”：20，“N_NAME”：“沙特阿拉伯”，“N_REGIONKEY”：4，“N_评论”：“ts.无声的请求讨价还价。近距离快递包裹愉快地睡在对面”}

现在我想从DS数据集中创建一个表，它的模式和Avro文件完全相同，我的意思是列应该是N_NATIONKEY、N_NAME、N_REGIONKEY和N_COMMENT

我知道用这句话：

tablenv.registerDataSet（“tbTest”，DS，“field1，field2，…”；

我可以创建一个表并设置列，但我希望自动从数据推断列。可能吗？ 另外，我试过了

tablenv.registerDataSet（“tbTest”，DS）；

但它创建了一个带有模式的表：

根目录
|--f0：泛型

genericord

是表和SQL API运行时的黑盒，因为字段数量及其数据类型未定义。我建议使用一个Avro生成的类，它扩展了

SpecificRecord

。Flink的类型系统也可以识别这些特定类型，您可以使用适当的数据类型正确地处理各个字段

或者，您可以实现一个提取具有适当数据类型的字段的方法，如

getAvroInt（f0，“myField”）

，

getAvroString（f0，“myField”）

等

这方面的一些伪代码：

class AvroStringFieldExtract extends ScalarFunction {
    public String eval(GenericRecord r, String fieldName) {
        return r.get(fieldName).toString();
    }
}

tableEnv.registerFunction("getAvroFieldString", new AvroStringFieldExtract())

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谢谢，这让我有点困惑。你能给我一个使用自定义自定义自定义项的简单例子吗？我在答案中添加了一个小例子。希望这有帮助。谢谢。我应该为每个Avro字段扩展一个ScalarFunction类吗？不，只为要提取的数据类型扩展。

fieldName

参数使函数通用。