flink sql 时间转换

在 Flink SQL 中，你可以使用内置的函数来进行时间转换。以下是一些常见的时间转换函数：

1. TO_TIMESTAMP：将字符串转换为时间戳。示例：TO_TIMESTAMP('2022-01-01 10:00:00', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')。

2. TO_DATE：将字符串转换为日期。示例：TO_DATE('2022-01-01', 'yyyy-MM-dd')。

3. DATE_FORMAT：将日期或时间戳格式化为指定格式的字符串。示例：DATE_FORMAT(TO_TIMESTAMP('2022-01-01 10:00:00', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'), 'yyyy-MM-dd')。

4. UNIX_TIMESTAMP：将日期或时间戳转换为 Unix 时间戳（毫秒）。示例：UNIX_TIMESTAMP('2022-01-01 10:00:00')。

这些函数可以在 Flink SQL 的查询中使用，根据你的具体需求选择适合的函数进行时间转换操作。希望能对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。

相关问题

flink sql列转行

在Flink SQL中，可以使用LATERAL TABLE语句实现列转行的需求。具体步骤如下：

1. 创建表并插入数据

假设我们有一个表，包含两列数据：id和urls，其中urls列是一个包含多个url的数组。我们可以使用以下语句创建并插入数据：

CREATE TABLE source_table (
 id INT,
  urls ARRAY<ROW<content_type STRING, url STRING>>
) WITH (
  'connector' = 'values',
  'data-id' = 'source_table',
  'changelog-mode' = 'I',
  'schema' = 'id INT, urls ARRAY<ROW<content_type STRING, url STRING>>'
);

INSERT INTO source_table
VALUES
  (1, ARRAY[ROW('tool', 'http://json.la/'), ROW('tool', 'http://www.baidu.com/'), ROW('tool', 'https://hub.fastgit.org/')]);

2. 使用LATERAL TABLE语句实现列转行

接下来，我们可以使用LATERAL TABLE语句将urls列转换为多行数据。具体语句如下：

SELECT
  id,
  url.content_type,
  url.url
FROM
  source_table,
  LATERAL TABLE(urls) AS t(url)

在这个语句中，我们使用LATERAL TABLE语句将urls列转换为多行数据，并将其命名为t(url)。然后，我们可以使用SELECT语句选择需要的列，其中url.content_type和url.url分别表示数组中的两个字段。

3. 查看结果

执行以上语句后，我们可以得到以下结果：

+----+--------------+------------------------+
| id | content_type | url                    |
+----+--------------+------------------------+
| 1  | tool         | http://json.la/        |
| 1  | tool         | http://www.baidu.com/  |
| 1  | tool         | https://hub.fastgit.org/|
+----+--------------+------------------------+

Flink SQL如何处理转换异常？

在Flink SQL中，处理转换异常通常涉及到异常处理机制，特别是当你使用`cast`、`to_date`等函数试图将某个表达式转换到另一种类型时。Flink提供了一种处理这类异常的方式，主要有以下几个选项：

1. **ON_ERROR_FAIL**：这是默认的行为，如果转换失败，会引发运行时异常并停止任务。这对于需要严格类型的场景非常合适，因为你不想有任何数据不符合预期的类型。

2. **ON_ERROR_SKIP**：在这种模式下，如果转换失败，该行数据会被丢弃，不会影响整个流的处理。这适用于你想忽略某些错误输入的情况。

3. **ON_ERROR_REPLACE**：这种模式下，如果转换失败，会返回一个预设的默认值或者常量。例如，你可以指定一个特定的`null`值或者一个特殊标志来代表转换失败。

例如，在处理转换异常时，你可以这样编写：

cast(expression as type, 'ON_ERROR_REPLACE', null)

这里，`expression`是你想转换的值，`type`是目标类型，`null`就是转换失败后的默认值。

选择哪种模式取决于你的业务需求和容错策略。如果你的系统对数据完整性要求很高，可能希望采用`ON_ERROR_FAIL`；对于容忍一些缺失数据的场景，可以选择`ON_ERROR_SKIP`或`ON_ERROR_REPLACE`。