INVALID_INTERVAL_FORMAT 错误类
将“<input>”分析为间隔时出错。 请确保提供的值采用用于定义间隔的有效格式。 可以参考文档获取正确的格式。
ARITHMETIC_EXCEPTION
分析“<input>”时未捕获的算术异常。
DAY_TIME_PARSING
分析间隔日时间字符串时出错：<msg>。
INPUT_IS_EMPTY
时间间隔字符串不能为空。
INPUT_IS_NULL
时间间隔字符串不能为 null。
INTERVAL_PARSING
分析间隔 <interval> 字符串时出错。
INVALID_FRACTION
<unit> 不能有小数部分。
INVALID_PRECISION
时间间隔只能支持纳秒精度，<value> 超出范围。
INVALID_PREFIX
无效的时间间隔前缀 <prefix>。
INVALID_UNIT
无效的单位 <unit>。
INVALID_VALUE
<value> 值无效。
MISSING_NUMBER
<word> 后应该有一个数字，但遇到 EOL。
MISSING_UNIT
<word> 后应该有一个单位名称，但遇到 EOL。
SECOND_NANO_FORMAT
间隔字符串与 ss.nnnnnnnnn 秒-纳秒格式不匹配。
TIMEZONE_INTERVAL_OUT_OF_RANGE
间隔值必须介于 [-18， +18] 小时范围内，且精度为秒。
UNKNOWN_PARSING_ERROR
分析 <word> 时发生未知错误。
UNMATCHED_FORMAT_STRING
当转换为 <typeName>: <input> 时，间隔字符串与 <supportedFormat> 的 <intervalStr> 格式不匹配。
UNMATCHED_FORMAT_STRING_WITH_NOTICE
当转换为 <typeName>: <input> 时，间隔字符串与 <supportedFormat> 的 <intervalStr> 格式不匹配。 将“spark.sql.legacy.fromDayTimeString.enabled”设置为“true”，可还原 Spark 3.0 之前的行为。
UNRECOGNIZED_NUMBER
无法识别的数字 <number>。
UNSUPPORTED_FROM_TO_EXPRESSION
不支持（间隔 '<input>' <from> 转换为 <to>）表达式。