)]custom_df=spark.createDataFrame(custom_data,["custom_datetime_str"])# 指定自定义格式custom_df_with_timestamp=custom_df.withColumn("custom_datetime_ts",to_timestamp("custom_datetime_str","dd-MM-yyyy HH:mm:ss"))custom_df_with_timestamp.show(truncate=False)...
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,实现代码如下。 def main(argv: Array[String]): Unit = { val ...
valspark=SparkSession.builder().appName("String to Timestamp Conversion").getOrCreate() 1. 2. 3. 步骤2:创建DataFrame 接下来,我们需要创建一个包含字符串的DataFrame。这里我们使用SparkSession的createDataFrame方法。 valdata=Seq("2023-01-01 12:00:00","2023-01-02 13:00:00")valdf=spark.create...
ToTimestamp(Column, String) 使用指定的格式,將時間字串轉換成 Unix 時間戳記 (秒) 。 ToTimestamp(Column) 將規則TimestampType轉換成 ,以秒為單位,將時間字串轉換成 Unix 時間戳記) (。 C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnToTimestamp(Microsoft.Spark.Sql.Column column); ...
java也是一样,下面以scala为例,我获取的日期时间类型是String类型。要先将字符串转为日期类型,然后再格式化自己想要的类型 //字符串转换日期日期类型varsitetime= line._2.toString//yyyy-MM-dd HH24:mi:ssval dateFormat =newSimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss") ...
在spark sql 中,您可以使用 to_timestamp,然后根据需要对其进行格式化。选择 date_format(to_timestamp(,‘yyyy/MM/dd HH:mm:ss’),“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”) as from 这里的“时间戳”的值为 2019/02/23 12:00:00,它是“事件”表中的 StringType 列。要转换为 TimestampType,请应用 to_timestamp...
不带参数的默认构造函数:CURRENT_TIMESTAMP() 和 CURRENT_DATE()。 基于其他基元 Spark SQL 类型,如 INT、LONG 和 STRING 基于Python 日期/时间或 Java 类 java.time.LocalDate/Instant 等外部类型。 从数据源(例如 CSV、JSON、Avro、Parquet、ORC 等)进行的反序列化。
问题描述:hive sql 迁移 spark sql 时,报错 Cannot safely cast 'class_type': string to bigint。 问题定位:Spark 3.0.0 开始,Spark SQL 在处理类型转换时有 3 种安全策略: ANSI:不允许 Spark 进行某些不合理的类型转换,如:string 转换成 timestamp。
将日期时间对象转换为UTC时间 utc_dt = dt.astimezone(datetime.timezone.utc) # 计算时间戳(秒数) timestamp = int(utc_dt.timestamp()) return timestamp # 示例调用 time_string = "2022-01-01T12:00:00+00:00" timestamp = convert_timezone_string_to_timestamp(time_string) print(timestamp...
Convierta la cadena de tiempo en una marca de tiempo de Unix (en segundos) mediante la conversión de reglas a TimestampType.