函数名:CURRENT_ROW_TIMESTAMP() 函数说明: 返回本地时区的当前SQL时间戳,返回类型为TIMESTAMP_LTZ(3)。无论在批处理模式还是流模式下,都会对每个记录进行评估。 使用例子: 函数名:YEAR(date) 函数说明: 从SQL date date返回年份。相当于提取(从日期起的年份)...
time_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts, 3), -- 3. 使用下面这句来将 user_action_time 声明为事件时间,并且声明watermark的生成规则,即 user_action_time 减 5 秒 -- 事件时间列的字段类型必须是 TIMESTAMP 或者 TIMESTAMP_LTZ 类型 WATERMARK FOR time_ltz AS time_ltz - INTERVAL '5' SECOND ) WITH (...
首先我们知道timestamp_ltz(3)带时区的时间格式,这种时间格式转化出来就是ES的标准格式样式,但是会丢失毫秒级的精度。 如果对时间精度没有要求同步到es以后时间,es中update_time 的时间格式就是:"yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ",如果你原本的时间格式对精度没有要求,以下的这段sql已经可以满足你的要求了。但是注意两行标...
TIMESTAMP TIMESTAMP(3) WITHOUT TIME ZONE、TIMESTAMP_LTZ(3) DATETIME BYTES BINARY ARRAY<T> LIST<T> MAP<K, V> MAP<K, V> ROW STRUCT 说明 Flink的TIMESTAMP数据类型不含时区,MaxCompute TIMESTAMP数据类型含时区。此差异会导致8小时的时间差。其通过使用TIMESTAMP_LTZ(9)来对齐时间戳。
FROM_UNIXTIME 使用FROM_UNIXTIME函数返回VARCHAR类型的日期值。 UNIX_TIMESTAMP 使用UNIX_TIMESTAMP函数,将入参转换为长整型的时间戳。 TO_DATE 使用TO_DATE函数,将INT类型或者VARCHAR类型的日期转换成DATE类型。 TO_TIMESTAMP_LTZ(numeric, precision)
一、前置: 1.Flink 中支持的事件时间属性数据类型必须为 TIMESTAMP 或者 TIMESTAMP_LTZ 2.flinK sql代码里我也设置了时区tableEnv.getC
在Flink 1.13 中,我们投入了大量的精力来简化时间函数的使用。我们调整了时间相关函数的返回类型使其更加精确,例如 PROCTIME(),CURRENT_TIMESTAMP() 和 NOW()。 其次,用户现在还可以基于一个 TIMESTAMP_LTZ 类型的列来定义 Event Time 属性,从而可以优雅的在窗口处理中支持夏令时。
UNIX_TIMESTAMP(string_field,'yyyy-MM-dd hh:mm:ss')-- 将 BIGINT 转换为 TIMESTAMP_LTZ-- 直接使用 TO_TIMESTAMP_LTZ 函数TO_TIMESTAMP_LTZ(bigint_field,3); TIMESTAMP_LTZ -> STRING -- 将 TIMESTAMP_LTZ 按照指定格式转换为 STRINGDATE_FORMAT(timestamp_ltz_field,'yyyy-MM-dd hh:mm:ss')-...
.column("event_time", "TIMESTAMP_LTZ(3)") .column("name", "STRING") .column("score", "INT") .watermark("event_time", "SOURCE_WATERMARK()") .build()); table.printSchema();//prints://(//`event_time` TIMESTAMP_LTZ(3) *ROWTIME*,//`name` VARCHAR(200),//`score` INT//)//...
CREATETABLEMyTable(`user_id`BIGINT,`name`STRING,--读取 kafka 本身自带的时间戳`timestamp`TIMESTAMP_LTZ(3)METADATA)WITH('connector'='kafka'...); 关于Flink SQL 的每种 Connector 都提供了哪些 metadata 字段,详细可见官网文档 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connector...