(1) 获取当前时间的时间戳 unix_timestamp() 1. 3.2 时间转化 (1) 时间转时间戳 -- 把时间格式转换成时间戳,得到参数对应的时间戳,参数date要满足'yyyy-MM-dd' HH:mm:ss'或'yyyy-MM-dd'; unix_timestamp(datatime) 1. 2. (2) 时间戳转时间 -- tt为10位数的时间戳,把时间戳转换成时间格式 from...
Hive timestamp与date互转的实验 将date存成timestamp有个比较好的好处,是比较的效率肯定会高很多,而且也是目前HIVE能够支持的方式。 幸好HIVE当中支持了对timestamp与DATETIME的时间转化操作,主要由两个函数组成: from_unixtime:将一个timestamp值转化为datetime的字符类型。 unix_timestamp: 将datetime的字符类型转化...
步骤一:创建一个新的Hive表 首先,要将String类型的日期时间数据转化为Timestamp类型,需要创建一个新的Hive表,将String类型的列定义为String类型,而将Timestamp类型的列定义为Timestamp类型。 CREATETABLEinput_table(str_datetime STRING,timestamp_colTIMESTAMP); 1. 2. 3. 4. 步骤二:加载数据到Hive表 将包含Str...
hive 使用脚本清洗数据:时间戳转日期 import sys import datetime for line in sys.stdin: line = line.strip() userid, movieid, rating, unixtime = line.split('\t') weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday() print '\t'.join([userid, movieid, rating, str(wee...
Datetime(时间日期类 型) TIMESTAMP -- 时间戳(纳秒精度) DATE -- 时间日期类型 Boolean(布尔类型) BOOLEAN -- TRUE / FALSE Binary types(二进制类 型) BINARY -- 字节序列 这些类型名称都是 Hive 中保留字。这些基本的数据类型都是 java 中的接口进行实现 的,因此与 java 中数据类型是基本一致的: Hive...
importdatetimefrompyhiveimporthivedeftimestamp_to_date(timestamp):try:# 将时间戳转换为日期格式date=datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp).strftime('%Y-%m-%d')returndateexcept:returnNone# 连接到HIVEconn=hive.Connection(host='localhost',port=10000,username='your_username')cursor=conn.cursor...
在Hive中,DateTime类型可以用来存储年、月、日、时、分、秒等时间信息。本文将介绍Hive中DateTime类型的使用方法以及相关注意事项。 一、DateTime类型的定义 在Hive中,DateTime类型可以通过使用内置函数`to_date`和`to_timestamp`将字符串转换为DateTime类型。例如,可以使用以下语句将字符串转换为DateTime类型: ``` ...
3. from_unixtime 时间戳转为时间格式 #将时间戳转换成指定的dateformat格式bigint--->datetimeselectfrom_unixtime(unix_timestamp('2023-09-12 12:00:00'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') 4. date_sub/date_add 加/减时间 返回日期n天前或m天后日期selectdate_sub('2023-04-15 12:00:00',5)#2023-04...
把时间戳转为正常的日期 selectfrom_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd hh:mm:ss')asdt 业务中有时存放的是包含毫秒的整数,需要先转换为秒 selectfrom_unixtime(cast(create_time/1000asbigint),'yyyyMMdd')asdt 字符串日期 假如数据库存放的是格式为:"yyyy-MM-dd hh:mm:ss" ...
1、先看了原数据MySQL字段类型为datetime,目标字段为timestamp类型; 2、经发现所有时间的差距都是8小时,怀疑是因为时区转换的原因; 3、对比其他表,看看是大范围现象还是特殊情况,发现其他的同样情况字段的一样没有问题,也有改变为string字段类型的也没有问题; ...