CSV Format

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。

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',')，必须为单字符。你可以使用反斜杠字符指定一些特殊字符，例如 '\t' 代表制表符。 你也可以通过 unicode 编码在纯 SQL 文本中指定一些特殊字符，例如 'csv.field-delimiter' = U&'\0001' 代表 0x01 字符。
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