frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("BigInt to Timestamp Conversion")\.getOrCreate()# 创建示例数据data=[(1627812000000,),(1627898400000,),(1627984800000,)]columns=["bigint_value"]# 创建DataFramedf=spark.createDataFrame(data,columns)# 展示初始数据d...
下面是一个完整的代码示例,展示了如何将BigInt类型的字段转换为时间戳并进行打印输出: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._objectBigIntToTimestampExample{defmain(args:Array[String]):Unit={// 创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("BigIntToTimesta...
to_utc_timestamp将字符串转换为UTC时间戳 trunc截断日期 unix_timestamp返回UNIX®时间戳 weekday星期几(0-6) weekofyear返回给定日期在一年中的哪一周 year返回字符串的年份 数组 数据类型转换函数 函数描述 bigint将数据类型更改为bigint binary将数据类型更改为二进制 ...
Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 可用于数据帧操作的函数。 C#复制 publicstaticclassFunctions 继承 Object Functions 展开表 Abs(Column) 计算绝对值。 Acos(Column) 以弧度为单位的column反余弦值,好像由java.lang.Math.acos计算。
int 或 long 对应整数 float 对应浮点小数 decimal.Decimal 对应 精确数 bool 对应 布尔值 bytearray 对应 BINARY string 对应 文本类型 四,Spark SQL的Date和Timestamp函数 Spark SQL通常使用字符串来表示Date和Timestamp类型的值,字符串要跟Date和Timestamp相互转换,在转换时,可以设置格式参数fmt,按照特定的格式来...
tinyint 强转为整数类型 select tinyint('15');15 int 强转为整数类型 select int(1.56);1 日期函数 函数简介用法 timestamp 强转为时间戳类型 select timestamp(1661575380);2022-08-27 12:43:00 date 强转为日期 yyyy-MM-dd格式 select date('2022-08-08');2022-08-08 date_part 日期截取 year mon...
推荐使用FineDataLink新增计算列中的DATETONUMBER-日期转化为13位时间戳 也可以使用 SparkSQL 语法写法: 语法示例 unix_timestamp():获取本地时区下的时间戳select unix_timestamp() from_unixtime(bigint unixtime[, string format]):将时间的秒值转换 成 format 格式 ,如 from_unixtime(1250111000,"yyyy-MM-...
FROM_UTC_TIMESTAMP 支持 HOUR 支持 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 int...
在Spark SQL中,BIGINT和INT是两种不同的数据类型,它们在比较时可能会出现失败的情况。下面是对这个问题的完善和全面的答案: 概念: BIGINT:BIGINT是一种整数数据类型,它可以存储较大范围的整数值,通常占用8个字节的存储空间。 INT:INT是一种整数数据类型,它可以存储较小范围的整数值,通常占用4个字节的存储空间。
import org.apache.spark.sql.functions._ val df = spark.range(10).toDF("timestamp") val convertedDF = df.select(to_date(col("timestamp")).alias("date")) 应用场景:当需要将时间戳类型的数据转换为日期类型进行分析或统计时,可以使用此转换。