spark 日期数据 处理

对于Spark中的日期数据处理，可以使用Spark的DateType和TimestampType数据类型以及相关的函数和方法来处理。以下是一些常用的操作：

1. 将日期字符串转换为日期类型：

   import org.apache.spark.sql.functions._
   import org.apache.spark.sql.types.DateType

   val df = spark.createDataFrame(Seq(("2021-01-01"), ("2021-02-01"), ("2021-03-01")))
     .toDF("date_string")

   val dfWithDate = df.withColumn("date", to_date(col("date_string"), "yyyy-MM-dd").cast(DateType))
   dfWithDate.show()

2. 获取日期的年、月、日等信息：

   val dfWithYear = dfWithDate.withColumn("year", year(col("date")))
   val dfWithMonth = dfWithDate.withColumn("month", month(col("date")))
   val dfWithDay = dfWithDate.withColumn("day", dayofmonth(col("date")))

3. 计算日期差：

   val dfWithDiff = dfWithDate.withColumn("diff_days", datediff(current_date(), col("date")))

4. 添加或减去指定的时间间隔：

   val dfWithAddedInterval = dfWithDate.withColumn("added_interval", date_add(col("date"), 7))
   val dfWithSubtractedInterval = dfWithDate.withColumn("subtracted_interval", date_sub(col("date"), 7))

5. 格式化日期为字符串：

   import org.apache.spark.sql.types.TimestampType
   import java.text.SimpleDateFormat

   val dfWithTimestamp = df.withColumn("timestamp", to_timestamp(col("date_string"), "yyyy-MM-dd").cast(TimestampType))
   val dfWithFormattedDate = dfWithTimestamp.withColumn("formatted_date", date_format(col("timestamp"), "yyyy/MM/dd"))
   dfWithFormattedDate.show()

这些是一些常见的Spark日期数据处理操作。根据具体的需求，还可以使用其他函数和方法进行更复杂的操作。