...SeaTunnel 实现 Kafka Source 解析复杂Json 案例

发布网友 发布时间：2024-10-24 11:35

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热心网友 时间：2024-10-27 23:17

版本说明：SeaTunnel：apache-seatunnel-2.3.2-SNAPHOT 引擎说明：Flink：1.16.2 Zeta：官方自带

前言

在处理数据集成项目时，我们遇到使用SpringBoot+Flink对Kafka上游数据进行加工处理（方案一）的问题，后来发现数据写入效率不符合预期。转而研究SeaTunnel，发现其Source支持Kafka，测试结果显示在开发环境下，SeaTunnel处理500万+数据的效率在10000/s左右，优于方案一。最终，方案二（SeaTunnel集成加工）被采纳。

方案二相较于方案一，主要改进体现在解析复杂Json数据的能力上。通过总结两种方法，我们发现方法二（通过UDF函数实现）在复杂Json解析上具有优势，能够避免字段值分隔符导致的数据错位问题。

方法一尝试使用官网提供的transform-v2插件进行Json解析，主要使用了Replace、Split以及Sql实现。然而，这种方法存在局限性，当Json字段值中包含特殊分隔符，如逗号，数据在落地时会发生错位现象，导致数据完整性受损。

方法二则通过UDF函数扩展的方式，实现复杂Json源数据的解析。这种方法避免了方法一中的数据错位问题，简化了ST脚本配置，确保了数据的完整性和准确性。UDF函数通过获取Json中的特定键值对，实现数据的精准解析，无需担心特殊字符对数据造成的影响。

通过引入UDF函数，我们可以实现灵活的Json数据解析，避免了方案一中可能遇到的数据错位问题。具体实现包括引入相关依赖，编写UDF函数代码，并将其打包为jar文件，最终在SeaTunnel中使用。这种方式不仅简化了脚本编写过程，也确保了数据处理的高效性和准确性。

总结推荐使用通过UDF函数扩展的方式进行嵌套Kafka source Json源数据解析，这种方法在处理复杂Json数据时表现出了显著优势，值得在实际项目中进行应用与实践。