importorg.apache.spark.sql.functions._importorg.apache.spark.sql.types._valdf=Seq(("2022-01-01 10:30:00")).toDF("date_string")valdateFormat="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"valformattedDF=df.withColumn("formatted_date",date_format(to_timestamp($"date_string",dateFormat),dateFormat))formattedDF....
可以使用date_format函数来实现: importorg.apache.spark.sql.functions._valdf=spark.read.parquet("data.parquet")valformattedDF=df.withColumn("formatted_datetime",date_format(col("datetime"),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))formattedDF.show() 1. 2. 3. 4. 5. 在上述代码中,我们使用了datetime列和"yyyy...
# In Python # Loading data from a JDBC source using load jdbcDF = (spark .read .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://[DBSERVER]:3306/[DATABASE]") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("dbtable", "[TABLENAME]") .option("user", "[USERNAME]") .option("...
通过SparkSQL的统一API进行数据读取构建DataFrame统一API示例代码: 读取text数据源 使用format(“text”)读取文本数据 读取到的DataFrame只会有一个列, 列名默认称之为: value 示例代码: 读取json数据源 使用format(“json”)读取json数据 示例代码: 读取csv数据源 使用format(“csv”)读取csv数据 示例代码: 读取deJ...
SparkSql 不支持Date Format (支持Timestamp) 最近项目中需要用到sparksql ,需要查询sql Date类型, 无奈,官方现阶段 1.6.0 还不支持Date类型,不过支持Timestamp类型,所以问题可以解决了。 1.解析 SimpleDateFormat dateFormat =newSimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");...
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 ...
Spark应用可以用SparkContext创建DataFrame,所需的数据来源可以是已有的RDD(existingRDD),或者Hive表,或者其他数据源(data sources.) 以下是一个从JSON文件创建DataFrame的小例子: val sc: SparkContext // 已有的 SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) val df = sqlContext.re...
从MySQL数据表创建:spark.read .format("jdbc") .option("url", "xxx") .option("dbtable", "xxx") .option("user", "xxx") .option("password", "xxx") .load() 3.观察从不同类型文件创建DataFrame有什么异同? 共同点:在创建 Data Frame 时,都可以使用spark.read 操作,实现从不同类型的文件中加...
最简单的方式,默认的数据源(parquet,除非有另外的配置spark.sql.sources.default)被用于所有的操作。 下面代码展示了从parquet文件读取生成DataFrame,保存为parquet文件以及直接对文件使用SQL语句的方法。 read()和write()之后可以加format("xxx")来指定格式
spark sql dataset 写入表的时候,我写的是一个用ymd分区的表,我想设置输出格式format("hive"),然后报错了 代码如下 ds.write().partitionBy(partitionsStr) .option("path", hdfspath) .mode(SaveMode.Append).format("hive") .saveAsTable( newtable);*/ 查询了一些资料,得到的结论是 ds这块partitionBy是...