flink sql时间转换
时间: 2024-02-06 14:07:54 浏览: 141
Flink SQL提供了丰富的时间转换函数,用于处理和转换时间类型的数据。下面是一些常用的时间转换函数:
1. TO_TIMESTAMP:将字符串转换为Timestamp类型。例如,TO_TIMESTAMP('2022-01-01 00:00:00')将返回一个Timestamp类型的值。
2. TO_DATE:将字符串转换为Date类型。例如,TO_DATE('2022-01-01')将返回一个Date类型的值。
3. DATE_FORMAT:将日期类型格式化为指定的字符串格式。例如,DATE_FORMAT(timestamp, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')将返回一个格式化后的字符串。
4. UNIX_TIMESTAMP:将日期类型转换为Unix时间戳。例如,UNIX_TIMESTAMP('2022-01-01 00:00:00')将返回一个Long类型的Unix时间戳。
5. FROM_UNIXTIME:将Unix时间戳转换为日期类型。例如,FROM_UNIXTIME(1640995200)将返回一个日期类型的值。
6. EXTRACT:从日期或时间中提取指定的部分。例如,EXTRACT(DAY FROM timestamp)将返回一个表示日期中天数的整数。
7. TIMESTAMPADD:在日期或时间上添加指定的数量。例如,TIMESTAMPADD(DAY, 1, timestamp)将返回一个日期加上一天的结果。
这些函数可以在Flink SQL中使用,用于对时间类型的数据进行转换和处理。
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:
```sql
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:
```sql
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:
```sql
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`。
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