本文简要介绍 pyspark.sql.functions.to_utc_timestamp 的用法。 用法: pyspark.sql.functions.to_utc_timestamp(timestamp, tz) 这是支持 TIMESTAMP WITHOUT TIMEZONE 的数据库的常用函数。此函数采用时间戳timezone-agnostic,并将其解释为给定时区的时间戳,并将该时间戳呈现为 UTC 时间戳。 但是,Spark 中的...
示例数据(Test_data) id unix_time 169042 1537569848 我创建的脚本是 test_data= test_data.withColumn('end_time', from_utc_timestamp(test_data.unix_time, 'PST')) 我收到以下错误:- 由于数据类型不匹配而导致的:参数%1需要timestamp类型,但'unix_time‘是bigint类型 更新输出 unix_time=153...
确保Spark时区（spark.sql.session.timeZone）设置为与Python时区（TZ环境变量）相同的时区。Spark将在调用...
但这可能会更改您的数据，特别是如果您正在使用诸如current_date/current_timestamp.
说明 偏移值a为NULL时,NOW(a)返回值为NULL。...功能描述 返回当前UTC(GMT+0)时间戳,时间戳单位为毫秒。...UNIX_TIMESTAMP(TIMESTAMP timestamp) BIGINT UNIX_TIMESTAMP(VARCHAR date, VARCHAR format) 入参 功能描述 返回第一个参数date转换成的长整型的时间戳 ...
常用的日期类操作有:current_date、current_timestamp、date_add、date_format(将日期转化为指定格式)、date_sub、date_trunc(在指定位置对数据进行阶截断)、datediff、dayofmonth、dayofweek、dayofyear、hour、minute、month、months_between(两个日期相差的月份数)、next_day(返回日期之后第一个周几)、quarter、second...
9.59 pyspark.sql.functions.from_utc_timestamp(timestamp,tz):New in version 1.5. 假设时间戳是UTC,并转换为给定的时区 >>> df=sqlContext.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)],['t'])>>> df.select(from_utc_timestamp(df.t,"PST").alias('t')).collect()[Row(t=datetime.datetime...
57 pyspark.sql.functions.from_unixtime(timestamp, format='yyyy-MM-dd HH:mm:ss') 58 pyspark.sql.functions.from_utc_timestamp(timestamp, tz) 59 pyspark.sql.functions.get_json_object(col, path) 60 pyspark.sql.functions.greatest(*cols) 61 pyspark.sql.functions.hex(col) 62 pyspark.sql.funct...
from pyspark.sql.functions import input_file_name,current_timestamp # ソースファイルから読み込み df = (spark .read .format("csv") .option("header", "False") .option("inferSchema", "False") .option("sep", "|") .load(src_file_path) ) # ソースファイルにヘッダーがないため...
35.pyspark.sql.functions.current_date() 以日期列的形式返回当前日期。 36.pyspark.sql.functions.current_timestamp() 将当前时间戳作为时间戳列返回。 37.pyspark.sql.functions.date_add(start, days) 返回start后days天的日期 >>>df = sqlContext.createDataFrame([('2015-04-08',)], ['d'])>>>df...