age的数据格式如下：'1990-02-01'应该怎么修改代码

如果`age`字段的数据格式为'1990-02-01'，你可以使用以下SQL语句来查询出生日期在1990年2月1日之后的员工信息：

SELECT *
FROM emp
WHERE STR_TO_DATE(age, '%Y-%m-%d') > STR_TO_DATE('1990-02-01', '%Y-%m-%d');

在这个查询中，我使用了MySQL的`STR_TO_DATE`函数将`age`字段的字符串转换为日期格式。然后，我将'1990-02-01'也转换为日期格式，并将它与员工的出生日期进行比较。这样，你就可以查询到出生日期在1990年2月1日之后的员工信息。你可以根据需要选择返回的字段，将`*`替换为具体的字段列表。

相关问题

使用以下SQL语句来查找部门号为“技术部”的40岁以上且工资在9000元以上（包括9000元）的员工名单： SELECT ename FROM emp WHERE deptno = '技术部' AND age > 40 AND sal >= 9000;age的数据格式如下：'1990-02-01'应该怎么修改代码

如果你想在上述的SQL查询中，通过比较员工的出生日期来判断年龄是否大于40岁，你可以使用以下代码进行修改：

SELECT ename
FROM emp
WHERE deptno = '技术部' AND DATE_DIFF(CURDATE(), STR_TO_DATE(age, '%Y-%m-%d'))/365 > 40 AND sal >= 9000;

在这个修改后的查询中，我使用了MySQL的`DATE_DIFF`函数来计算当前日期与员工的出生日期之间的天数差，并除以365来得到年龄。然后，我将这个年龄与40进行比较，以筛选出年龄大于40岁的员工。其他条件保持不变，仍然筛选部门号为“技术部”且工资大于等于9000元的员工。

请注意，这只是一种基于出生日期计算年龄的方法，可能不是绝对准确，因为它没有考虑到闰年等因素。如果需要更精确的年龄计算，请根据实际情况进行调整。

1.打开右侧命令行窗口，在 MySQL 数据库中新建数据库 sparktest，再建表 employee，字段及数据如下所示； 字段名 数据类型 id int(4) name char(20) gender char(4) age int(4) 数据如下： 1 Alice F 22 2 John M 25 MySQL 数据库连接信息 账号： root 密码：123123 地址：127.0.0.1 端口：3306 启动命令：service mysql start 2.打开代码文件窗口，配置 Spark 通过 JDBC 连接数据库 MySQL ，编程实现利用 DataFrame 插入下列数据到 MySQL，最后打印出 age 的最大值和 age 的总和。 数据如下： 3 Mary F 26 4 Tom M 23 输出格式如下： age->max,age->sum

好的，您的问题是如何使用 Spark 通过 JDBC 连接 MySQL 数据库，利用 DataFrame 插入数据，并计算 age 的最大值和总和。

首先，您需要在 Spark 中通过 JDBC 连接 MySQL 数据库。可以使用以下代码来实现：

val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sparktest")
  .option("dbtable", "employee")
  .option("user", "root")
  .option("password", "123123")
  .load()

这里的 url、user 和 password 参数需要替换为您自己 MySQL 数据库的连接信息。

然后，您可以通过 DataFrame 插入数据。可以使用以下代码来实现：

import spark.implicits._

val data = Seq(
  (3, "Mary", "F", 26),
  (4, "Tom", "M", 23)
).toDF("id", "name", "gender", "age")

data.write
  .mode("append")
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sparktest")
  .option("dbtable", "employee")
  .option("user", "root")
  .option("password", "123123")
  .save()

这里的 url、user 和 password 参数需要替换为您自己 MySQL 数据库的连接信息。

最后，您可以使用 DataFrame 的聚合函数来计算 age 的最大值和总和。可以使用以下代码来实现：

val result = jdbcDF.agg(max("age"), sum("age")).head()

println(s"age->${result.getInt(0)},age->${result.getInt(1)}")

这里的 max() 和 sum() 函数是 DataFrame 的内置聚合函数。

完整的代码如下：

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

// 连接 MySQL 数据库
val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sparktest")
  .option("dbtable", "employee")
  .option("user", "root")
  .option("password", "123123")
  .load()

// 插入数据
val data = Seq(
  (3, "Mary", "F", 26),
  (4, "Tom", "M", 23)
).toDF("id", "name", "gender", "age")

data.write
  .mode("append")
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sparktest")
  .option("dbtable", "employee")
  .option("user", "root")
  .option("password", "123123")
  .save()

// 计算 age 的最大值和总和
val result = jdbcDF.agg(max("age"), sum("age")).head()

println(s"age->${result.getInt(0)},age->${result.getInt(1)}")

输出格式应该如下：

age->26,age->96