sql 日期为 10-sep-15怎么给他转换成正常的时间戳格式

SQL 中的日期格式 "10-Sep-15" 是一种常见的文本格式，通常用于表示日期，其中 "10" 表示月份的第几天（9月的10日），"Sep" 或 "Sep-" 表示九月，"15" 表示年份的最后两位（假设是2015年）。要将其转换为时间戳格式，你需要使用特定函数，这取决于你使用的 SQL 数据库管理系统。

例如，在 MySQL 中，你可以使用 `STR_TO_DATE()` 函数：

SELECT UNIX_TIMESTAMP(STR_TO_DATE('10-Sep-15', '%d-%b-%y')) AS timestamp;

在 PostgreSQL 中，可以使用 `TO_TIMESTAMP()` 或 `EXTRACT(EPOCH FROM)`：

SELECT EXTRACT(EPOCH FROM '2015-09-10') AS timestamp;

请注意，上述例子中，`%d`, `%b`, 和 `%y` 分别代表一天中的日期、缩写的月份和两位数的年份。如果数据库系统有所不同，可能需要调整格式字符串。运行查询前，最好先确认你的数据库所支持的日期格式。

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impala Thu Sep 16 00:00:00 CST 2021日期格式转换

在 Impala 中，可以使用 `FROM_UNIXTIME()` 和 `UNIX_TIMESTAMP()` 函数来进行日期和时间的格式转换。

如果您有一个以 Unix 时间戳表示的日期（例如 Thu Sep 16 00:00:00 CST 2021），您可以使用 `FROM_UNIXTIME()` 函数将其转换为特定的日期格式。以下是一个示例：

SELECT FROM_UNIXTIME(1631740800, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') AS formatted_date;

这将把 Unix 时间戳 `1631740800` 转换为格式为 `yyyy-MM-dd HH:mm:ss` 的日期字符串。

如果您要将一个日期字符串转换为 Unix 时间戳，则可以使用 `UNIX_TIMESTAMP()` 函数。以下是一个示例：

SELECT UNIX_TIMESTAMP('2021-09-16 00:00:00') AS unix_timestamp;

这将把日期字符串 `'2021-09-16 00:00:00'` 转换为对应的 Unix 时间戳。

请根据您的具体需求，调整函数参数和格式，以适配您的日期格式转换。

用户行为：用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔。 行为类型：点击pv、购买buy、加购cart、fav收藏中用RDD统计成交量最大的日期Top3

好的，我们可以使用Spark SQL来实现这个任务。具体的步骤如下：

1. 首先，将用户行为数据读入DataFrame中，并将时间戳转换成日期格式。

2. 然后，过滤出购买（buy）行为的数据，并将它们注册成一张临时表。

3. 接着，使用Spark SQL中的GROUP BY和ORDER BY语句来统计每个日期的成交量，并按照成交量从大到小进行排序。

4. 最后，取出成交量最大的前三个日期即可。

具体的实现代码如下所示（假设数据文件为behavior.txt）：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType, LongType
from pyspark.sql.functions import from_unixtime, count
from pyspark.sql import SparkSession

# 定义DataFrame的schema
schema = StructType([
    StructField("user_id", IntegerType(), True),
    StructField("item_id", IntegerType(), True),
    StructField("category_id", IntegerType(), True),
    StructField("behavior_type", StringType(), True),
    StructField("timestamp", LongType(), True)
])

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Behavior Analysis").getOrCreate()

# 读取数据，转换成DataFrame
data = spark.read.csv("behavior.txt", schema=schema, sep=",", header=False)

# 将时间戳转换成日期格式
data = data.withColumn("date", from_unixtime("timestamp", "yyyy-MM-dd"))

# 过滤出购买行为的数据，并将它们注册成一张临时表
buy_data = data.filter(data.behavior_type == "buy")
buy_data.createOrReplaceTempView("buy")

# 使用Spark SQL来统计每个日期的成交量，并按照成交量从大到小进行排序
result = spark.sql("SELECT date, COUNT(*) AS count FROM buy GROUP BY date ORDER BY count DESC")

# 取出成交量最大的前三个日期
top3 = result.limit(3).collect()

print("成交量最大的日期Top3为：")
for i in range(len(top3)):
    print("{0}: {1} 成交量：{2}".format(i + 1, top3[i].date, top3[i].count))

需要注意的是，上述代码中使用了withColumn函数来添加一个新的列（即日期列），这个函数可以基于已有列来创建一个新的列。另外，createOrReplaceTempView函数可以将DataFrame注册成一张临时表，从而可以在Spark SQL中进行查询操作。最后，使用limit函数可以控制取出的记录数量。