Select current_timestamp + interval '1' second --两个 timestamp 相减, 结果仍是一个timestamp, 而日期相减, 结果为相差的天数 select cast (endtime as timestamp(0) format 'yyyy-mm-ddbhh:mi:ss') - cast (starttime as timestamp(0) format 'yyyy-mm-ddbhh:mi:ss') DAY(4) TO SECOND , ...
spark在运行unix_timestamp()函数时加下时间参数'YYYY-MM-dd' 例如: select unix_timestamp('${azkaban.flow.1.days.ago}','yyyy-MM-dd') 问题原因 这是因为impala对unix_timestamp()函数有隐式转换 默认转换为 unix_timestamp('xxxx')--->unix_timestamp('xxxx','YYYY-MM-dd') 而spark不支持,所以...
Structured Streaming 是基于Spark SQL引擎的可扩展和和可容错的流处理引擎。这样我们可以像处理静态批计算一样处理流,随着流数据的追加,Spark SQL将不断更新最终计算结果。同事,我们可以使用Scala、Java、Python或者R语言的Dataset/DataFrame API去处理流聚合(streaming aggregations)、事件时间窗口(event-time windows)、流...
SELECT unix_timestamp('2023-01-01 12:00:00', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') AS unix_ts; from_unixtime 作用:将UNIX时间戳转换为指定格式的日期时间字符串。 使用方法:from_unixtime(bigint unixtime, string format),其中unixtime是待转换的UNIX时间戳,format是目标字符串格式。 示例代码: sql SELECT ...
本文介绍 SparkSQL 中的日期函数语法。 本文同时提供新增计算列公式写法和 SparkSQL 语法写法,用户可自行选择。 2. 时间戳 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() ...
SELECT UNIX_TIMESTAMP(now()) AS time_str, UUID() AS uuid_str; 即可使用环境变量,取出两个指定的值,如下图所示: 注1:相关函数默认大写。 注2:如需要引入字符串,字符串不区分单双引号:。 名称 函数示例 BASE16BASE16(expr) SELECT BASE16('FineDataLink') ...
select from_unixtime(1609257600, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); 3)to_unix_timestamp 将时间转化为时间戳。 -- 1609257600 select to_unix_timestamp("2020-12-30", "yyyy-MM-dd"); 4)to_date/ date 将时间字符串转化为date。 -- 2020-12-30 ...
1.由于之前比较熟悉hive,于是用spark.sql写,其中包含hive的一些函数,如 unix_timestamp(regexp_replace(time, '[\\x2b]', ' '))是把表中的time里的'+'换成‘ ’,然后再换成时间戳的形式,但是原来的hql的写法执行时数据没有实现转换,hive为:
Spark SQL/Hive实用函数大全 本篇文章主要介绍SparkSQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。
1.由于之前⽐较熟悉hive，于是⽤spark.sql写，其中包含hive的⼀些函数，如 unix_timestamp(regexp_replace(time, '[\\x2b]', ' '))是把表中的time⾥的'+'换成‘ ’，然后再换成时间戳的形式，但是原来的hql的写法执⾏时数据没有实现转换，hive为：val df1 = spark.sql(s"select distinct a....