pyspark >>>hiveContext.sql("select from_unixtime(cast(<unix-timestamp-column-name> as bigint),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS')") But you are expecting format as yyyy-MM-ddThh:mm:ss For this case you need to use concat date and time with T letter pyspark >>>hiveContext.sql("""...
可以使用pyspark.sql.functions.from_unixtime函数将时间戳转换为指定的时间格式。例如,将上一步得到的时间戳转换为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式的时间字符串,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.functions import from_unixtime time_str = from_unixtime(timestamp, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss...
"%Y-%m-%d-%H") #把字符串转成时间戳形式 def string_toTimestamp(strTime): return time....
select("date") # Convert timestamp to unix timestamp. .withColumn("unix_timestamp", unix_timestamp("date", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) # Convert unix timestamp to timestamp. .withColumn("date_from_unixtime", from_unixtime("unix_timestamp"))) df.show(2) >>> +---+---+---+ ...
df1 = df.withColumn("unix_timestamp",F.unix_timestamp(df.TIME,'dd-MMM-yyyy HH:mm:ss.SSS z') + F.substring(df.TIME,-7,3).cast('float')/1000) 5. timestamp 秒数转换成 timestamp type, 可以用 F.to_timestamp 6. 从timestamp 或者 string 日期类型提取 时间,日期等信息 ...
Timestamp (datetime.datetime) 数据类型。 8.class pyspark.sql.types.DecimalType(precision=10, scale=0) Decimal (decimal.Decimal) 数据类型。 DecimalType必须具有固定的精度(最大总位数)和比例(点右边的位数)。 例如,(5,2)可以支持[-999.99至999.99]之间的值。
# 得到数据中的最小时间和最大时间,这里得到的minp和maxp是(1568941200, 1569063600),可以用python代码转换一下minp,maxp=df.select(F.min("time").cast("long"),F.max("time").cast("long")).first()# print(datetime.datetime.utcfromtimestamp(1568941200))# 2019-09-20 01:00:00# 结果和原始时间...
(返回日期之后第一个周几)、quarter、second、timestamp_seconds(将时间戳转化为日期)、weekofyear、year、to_date、to_timestamp、to_utc_timestamp、unix_timestamp(将日期转化为时间戳)、trunc(将日期在指定位置截断)、add_months、session_window、from_unixtime(将时间戳转化为日期)、from_utc_timestamp(将...
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...
streaming.kafka import KafkaUtils import datetime from pyspark.sql.functions import lit,unix_timestamp from os.path import * from pyspark import Row warehouseLocation = abspath("spark-warehouse") spark = SparkSession.builder.appName("spark_streaming").config("spark.sql.warehouse.dir", wa...