CSV Format

Format: Serialization Schema Format: Deserialization Schema

CSV Format 允许我们基于 CSV schema 进行解析和生成 CSV 数据。 目前 CSV schema 是基于 table schema 推断而来的。

依赖

为了建立CSV格式,下列的表格提供了为项目使用自动化工具(例如Maven或者SBT)以及SQL客户端使用SQL JAR包的依赖信息。

Maven依赖 SQL 客户端 JAR
flink-csv 内置

如何创建使用 CSV 格式的表

以下是一个使用 Kafka 连接器和 CSV 格式创建表的示例。

CREATE TABLE user_behavior (
  user_id BIGINT,
  item_id BIGINT,
  category_id BIGINT,
  behavior STRING,
  ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'user_behavior',
 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'format' = 'csv',
 'csv.ignore-parse-errors' = 'true',
 'csv.allow-comments' = 'true'
)

Format 参数

参数 是否必选 默认值 类型 描述
format
必选 (none) String 指定要使用的格式,这里应该是 'csv'
csv.field-delimiter
可选 , String 字段分隔符 (默认',')。
csv.line-delimiter
可选 \n String 行分隔符, 默认\n。注意 \n\r 是不可见的特殊符号, 在显式的 SQL 语句中必须使用 unicode 编码。
  • 例如 'csv.line-delimiter' = U&'\000D' 使用回车符号 \r 作为行分隔符。
  • 例如 'csv.line-delimiter' = U&'\000A' 使用换行符号 \n 作为行分隔符。
csv.disable-quote-character
可选 false Boolean 是否禁止对引用的值使用引号 (默认是 false). 如果禁止,选项 'csv.quote-character' 不能设置。
csv.quote-character
可选 " String 用于围住字段值的引号字符 (默认").
csv.allow-comments
可选 false Boolean 是否允许忽略注释行(默认不允许),注释行以 '#' 作为起始字符。 如果允许注释行,请确保 csv.ignore-parse-errors 也开启了从而允许空行。
csv.ignore-parse-errors
可选 false Boolean 当解析异常时,是跳过当前字段或行,还是抛出错误失败(默认为 false,即抛出错误失败)。如果忽略字段的解析异常,则会将该字段值设置为null
csv.array-element-delimiter
可选 ; String 分隔数组和行元素的字符串(默认';').
csv.escape-character
可选 (none) String 转义字符(默认关闭).
csv.null-literal
可选 (none) String 是否将 "null" 字符串转化为 null 值。

数据类型映射

目前 CSV 的 schema 都是从 table schema 推断而来的。显式地定义 CSV schema 暂不支持。 Flink 的 CSV Format 数据使用 jackson databind API 去解析 CSV 字符串。

下面的表格列出了flink数据和CSV数据的对应关系。

Flink SQL 类型 CSV 类型
CHAR / VARCHAR / STRING string
BOOLEAN boolean
BINARY / VARBINARY string with encoding: base64
DECIMAL number
TINYINT number
SMALLINT number
INT number
BIGINT number
FLOAT number
DOUBLE number
DATE string with format: date
TIME string with format: time
TIMESTAMP string with format: date-time
INTERVAL number
ARRAY array
ROW object