Spark SQL提供了add_months函数,用于对日期进行月份增加或减少的操作。add_months函数的用法如下: SELECTadd_months(date_column,num_months)FROMtable_name 1. 其中,date_column是日期类型的列名,num_months是要增加或减少的月份数。 下面是一个示例,计算距离今天3个月后的日期: SELECTadd_months(current_date(),...
add_months(date, months):将指定的日期加上指定的月份。 实际代码示例 下面是一个简单的 Spark SQL 示例,演示如何对日期进行加减操作。假设我们有一个包含日期的 DataFrame,并希望在此基础上进行加减操作。 AI检测代码解析 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportdate_add,date_sub# 创建 S...
months_between(timestamp1, timestamp2) - Returns number of months between timestamp1 and timestamp2.Examples:> SELECT months_between('1997-02-28 10:30:00', '1996-10-30'); 3.949596772. add_months返回日期后n个月后的日期Examples:> SELECT add_months('2016-08-31', 1); 2016-09-30...
在这个示例中,我们首先定义了一个原始日期2023-01-15,然后使用add_months函数分别将其加一个月和减一个月,得到了2023-02-15和2022-12-15两个结果。 4. 解释示例中的关键函数和语法 add_months(startDate: Column, numMonths: Int): 这个函数接受两个参数,第一个是日期列(在这个示例中是一个具体的日期字符...
示例:select add_months('2019-05-13',120) 推荐使用 FineDataLink新增计算列中的公式date(year(today()),MONTH(today())+num_months,day(today())),详情参见:常见日期公式 last_day(string date):返回这个月的最后一天的日期,忽略时分秒部分(HH:mm:ss)。
Microsoft.Spark.Sql Assembly: Microsoft.Spark.dll Paket: Microsoft.Spark v1.0.0 Überlädt AddMonths(Column, Column) Gibt das Datum zurück, dasnumMonthsnach demstartDateliegt. AddMonths(Column, Int32) Gibt das Datum zurück, dasnumMonthsnach demstartDateliegt. ...
您可以使用數個內建的Spark SQL函式,透過Adobe Experience Platform查詢服務來擴充SQL功能。 本檔案列出Query Service支援的Spark SQL函式。 如需有關函式的詳細資訊,包括其語法、使用方式和範例,請閱讀Spark SQL函式檔案。 NOTE 並非外部檔案中的所有函式都受支援。
1)months_between(end, start) 返回两个日期之间的月数。参数1为截止时间,参数2为开始时间 -- 3.94959677 select months_between("1997-02-28 10:30:00", "1996-10-30"); 2)add_months 返回某日期后n个月后的日期。 -- 2020-12-28 select add_months("2020-11-28", 1); 3)last_day(date) 返回...
HOURS_ADD 不支持 用+ 和 make_interval函数替换 HOURS_SUB 不支持 用- 和 make_interval函数替换 INT_MONTHS_BETWEEN 不支持 用case 语句如果前一个参数大于后一个参数,使用 floor(months_between) 函数替换,否则用 ceil(months_between) 函数替换。最后需要 CAST 到 interger. LAST_DAY 支持 MICROSECONDS_ADD...
1.谈谈你对Spark SQL的理解 Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。 Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储、兼容hive等基础上,做了重新的构造,因此也摆脱了...