大数据转换时间格式的问题

在阿里云大数据开发套件DataWorks（原Data IDE）中，如果您需要将特定格式的字符串日期转换为时间类型，确实可以使用to_date函数，但是需要注意的是，to_date函数主要用于将字符串按照指定格式转换为日期类型，而不是直接转换为时间戳格式。根据您提供的日期字符串[03/May/2017:16:05:57 0800]，它包含了月份的英文缩写、时间以及时区信息，这种情况下，直接使用to_date可能不太适合，因为to_date通常用于更标准的日期格式转换。

对于您这个例子，首先需要去掉或替换方括号以及处理好月份的英文表示和时区信息，然后可以考虑使用更复杂的字符串处理结合日期时间函数来完成转换。一个可能的步骤是：

1. 使用substring或者replace等函数去掉或替换不需要的字符，比如方括号。
2. 使用date_format或者自定义的UDF（用户自定义函数）来处理这种非标准格式的日期时间字符串，将其转换为日期时间类型。

具体到您的例子，如果要转换这个字符串，可以先通过substring去除不需要的部分，然后使用适合的函数进行转换。但直接使用to_date可能不够，因为该函数不直接支持带有月份英文名称和时区偏移的格式。您可能需要先将"May"这样的月份英文转换为数字，或者直接使用能够识别这种格式的解析方法。

例如，如果简化处理，只关注日期和时间部分，可以尝试以下思路（注意这只是一个简化的示例，实际应用中需要根据具体情况调整）：

-- 假设已经去除了方括号和时区信息，仅剩 "03/May/2017:16:05:57"
SELECT 
    to_date(replace('03/May/2017:16:05:57', 'May', '05'), 'dd/MM/yyyy:HH:mm:ss') as converted_date

但是，上述SQL示例并不直接解决原始问题中的时区问题。对于包含时区的复杂情况，可能需要更高级的处理逻辑，或者在DataWorks中使用Python等脚本语言编写自定义转换逻辑。

建议查阅DataWorks的官方文档，了解所有可用的日期时间处理函数，或者考虑使用Python UDF来实现更复杂的转换逻辑。