from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import to_timestamp # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("StringToDatetime").getOrCreate() # 示例数据 data = [("2023-10-01 12:30:45",), ("2023-10-02 08:45:30",)] columns = ["event_time"] # 创建...
在SparkSQL中,我们常常需要将字符串类型的日期时间数据转换为timestamp或date类型。可以使用to_timestamp和to_date函数来实现转换。 AI检测代码解析 ```sql SELECT to_timestamp('2022-01-01 12:00:00') AS timestamp_data, to_date('2022-01-01') AS date_data 1. 2. 3. AI检测代码解析 ### 转换日...
SELECT TO_CHAR(datetime_column, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS converted_string FROM your_table; 1. 字符串转为日期时间: AI检测代码解析 SELECT TO_TIMESTAMP('2023-11-23 12:30:45', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS converted_datetime FROM your_table; 1. 2.5 Spark SQL 日期时间转为字符串...
进入org.apache.spark.sql.catalyst.util.DateTimeUtils.scala类中, 这里不详细展开了,从to_timestamp内置函数的注释就可以看出,目前只支持前面两种日期格式,因此暂时没办法用Spark内置函数来支持更广义的字符串转timestamp功能。 Spark UDF设计 为了实现更完善的字符串转timestamp功能,我们只能通过拓展UDF的方法来实现,...
import org.apache.spark.sql.functions._ // 创建示例数据集 val data = Seq(("2022-01-01"), ("2022-02-01"), ("2022-03-01")) val df = data.toDF("date_string") // 将字符串数组转换为日期数组 val result = df.withColumn("date", to_date(col("date_string"), "yyyy-MM-dd")) ...
string scala apache-spark datetime bigdata 我有一个字符串格式的date Tue Dec 31 07:14:22+0000 2013,我需要将其转换为date对象,其中时间戳字段将在scala spark中索引发布于 3 月前 ✅ 最佳回答: 可以通过按空间拆分字符串列并将该列转换为数组类型,然后使用任何支持的日期格式创建一个新的字符串列来...
STRING:文本类型 BINARY:字节序列 BOOLEAN:布尔值 复合类型: ARRAY<element_type> STRUCT<field1_name: field1_type, field2_name: field2_type, …> MAP<key_type, value_type> 三,Spark SQL支持的数据类型和pyspark.sql.types 之间的映射关系 datetime.datetime 对应 TIMESTAMP ...
}publicstaticlongnginxDateStmpToDateTime(String date) {longl =0;try{ SimpleDateFormat df=newSimpleDateFormat("[dd/MM/yyyy:HH:mm:ss"); String datetmp= date.split("")[0].toUpperCase(); String mtmp= datetmp.split("/")[1]; datetmp= datetmp.replaceAll(mtmp, (String) DateToNUM.map....
(unix_time=1576425600)]## to_date, Converts a Column of pyspark.sql.types.StringType or pyspark.sql.types.TimestampType into pyspark.sql.types.DateTypetime_df.select(F.to_date(time_df.dt).alias('date')).collect()# [Row(date=datetime.date(2019, 12, 16))]time_df.select(F.to_time...
[String]): Unit = {//1.创建SparkSession,因为StructuredStreaming的数据模型也是DataFrame/DataSetval spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()val sc: SparkContext = spark.sparkContextsc.setLogLevel("WARN")val Schema: StructType = new ...