spark 的 date_format函数 Spark的专门数据结构是RDD,即分布式数据集的抽象,spark引擎的底层抽象,spark生态系统中其他组件的实现基础,但是,他无元信息,使得rdd程序不易理解,不优雅,需要自己优化程序。为了减少优化程序带来的劳动力,这里引入Spark Sql。Spark Sql的编程抽象是dataframe,构建在spark core ...
date_format函数接受两个参数:要进行格式化的日期列和目标日期格式。 # 使用date_format函数进行日期格式化df=df.withColumn("formatted_date",date_format(df.date_column,"yyyy-MM-dd")) 1. 2. 在上述代码中,我们使用了date_format函数将date_column列进行格式化,并将结果保存到formatted_date列中。yyyy-MM-dd...
在SPARK SQL中使用SPARK与使用date_format得到不同的输出。 SPARK是一个开源的大数据处理框架,它提供了丰富的API和工具,用于处理和分析大规模数据集。SPARK SQL是SPARK的一个模块,它提供了一种用于结构化数据处理的高级接口。 在SPARK SQL中,可以使用date_format函数来格式化日期和时间。date_forma...
5. def date_format(dateExpr: Column, format: String): Column 将时间转化为某种格式的字符串 1 2 3 4 5 6 7 8 9 df.select(date_format(col("start_time"),"yyyy-MM-dd")).show() +---+ |date_format(start_time, yyyy-MM-dd)| +---+ | 2019-01-10| | 2019-01-01| | 2019-01...
7. date_format(dateExpr: Column, format: String)日期格式化scala> spark.sql("select date_format('2018-05-06','YYYY年MM月dd日')").show +---+ |date_format(CAST(2018-05-06 AS TIMESTAMP), YYYY年MM月dd日)| +---+ | 2018年05月06日| +---...
date2 = to_date(tmp$time_string, "yyyy-MM-dd"), date3 = date_format(tmp$time_string, "MM/dd/yyy"), time1 = to_timestamp(tmp$time_string), time2 = to_timestamp(tmp$time_string, "yyyy-MM-dd")) head(tmp2) ## unix_timestamp(date)将date转换成从1970-01-01 00:00:00开始到...
除了有时限的交互之外，SparkSession 提供了一个单一的入口来与底层的 Spark 功能进行交互，并允许使用 ...
date_format(date, format): 日期格式化,date为要格式化的时间,必须是Column或字符串对象,指向一个date或timestamp列,days为偏移天数,format为格式化的字符串,具体参考Hive QL的date_format函数。 datediff(end, start):计算天数差 自定义规则 udf(f, returnType=StringType): 自定义处理函数,f为自定义的处理函数...
date_format(字段(时间戳格式),'u') 16.struct字段类型 17.== select 1=='1' true select 1==1 true select 1=='2' false select 1=='jiang' 空 (\n) 18.case when a = 'xx' then 1 when a = 'yy' then 2 else 3 then 字段名 ...
日期 目标格式(文本) 函数 2021-08-08 15:16:00 2021-08 substr(string([日期]),1,7) 202108 (数值) YEAR([日期])*100+MONTH([日期]) 08-08 substr(string([日期]),6,5) 15:16 date_format([日期], 'HH:mm') 03:16 PM date_format([日期], 'hh:mm a') Aug 8, 2021 date_format([...