spark查询工作日时间差

Spark查询工作日时间差可以通过排除非工作日时间差来实现。具体实现方法如下：
1. 首先需要计算总时间差和非工作日天数。
2. 然后通过总时间差减去非工作日时间差，再除以60*60得到工作日时间差。
3. 可以使用lambda函数和apply方法实现，也可以注册UDF函数在Spark中调用。

代码示例：

# 使用lambda函数和apply方法实现
shixiao_data['real_timediff'] = shixiao_data['level_0'].apply(lambda x: (shixiao_data.total_timediff[x] - shixiao_data.nonworkday_cnt[x]*24*60*60)/60/60)
print(shixiao_data)

# 注册UDF函数，在Spark中调用
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import LongType

def nonworkday_cnt(t1, t2):
    # 计算非工作日天数
    # ...

spark.udf.register('nonworkday_cnt', nonworkday_cnt, LongType())
df = spark.sql("SELECT *, nonworkday_cnt(t1, t2) AS nonworkday_cnt FROM ***")
df.show()

相关问题

spark查询greeplum

您好！您可以使用Spark来查询Greenplum数据库。Spark提供了一个用于与多种数据源进行交互的统一接口，包括关系型数据库。下面是一个使用Spark查询Greenplum的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("GreenplumQuery") \
    .config("spark.driver.extraClassPath", "/path/to/greenplum-jdbc.jar") \
    .getOrCreate()

# 定义Greenplum连接参数
url = "jdbc:postgresql://<greenplum_host>:<greenplum_port>/<greenplum_database>"
properties = {
    "user": "<username>",
    "password": "<password>",
    "driver": "org.postgresql.Driver"
}

# 执行查询
query = "SELECT * FROM <table>"
df = spark.read.jdbc(url, query, properties)

# 显示查询结果
df.show()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

请将 `<greenplum_host>`, `<greenplum_port>`, `<greenplum_database>`, `<username>`, `<password>`, `<table>` 替换为您的具体信息。同时，确保将 Greenplum 的 JDBC 驱动（greenplum-jdbc.jar）添加到 Spark 的类路径中。

这是一个简单的示例代码，您可以根据需要自定义查询语句和其他配置。希望能对您有所帮助！如果您有任何问题，请随时提问。

spark rdd查询

Spark RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中最基本的数据抽象，它是一个分布式的、不可变的数据集合。RDD提供了一种高效的数据处理方式，可以在内存中进行并行计算。

在Spark中，可以使用RDD进行查询操作。下面是一些常见的Spark RDD查询操作：

1. filter：根据指定的条件过滤RDD中的元素。例如，筛选出RDD中大于某个值的元素。

2. map：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个新的RDD。例如，将RDD中的每个元素都乘以2。

3. flatMap：类似于map操作，但是每个输入元素可以映射到零个或多个输出元素。例如，将RDD中的每个字符串拆分成单词。

4. reduceByKey：按照键对RDD中的元素进行分组，并对每个组中的值进行聚合操作。例如，计算每个键对应的总和。

5. sortByKey：按照键对RDD中的元素进行排序。例如，按照键的升序或降序对RDD进行排序。

6. groupByKey：按照键对RDD中的元素进行分组。例如，将具有相同键的元素分为一组。

7. join：将两个RDD按照键进行连接操作。例如，将具有相同键的元素连接在一起。

8. distinct：去除RDD中的重复元素。

这些只是Spark RDD查询操作的一部分，还有其他更多的操作可以用于数据处理和分析。Spark还提供了DataFrame和Dataset等更高级的数据抽象，可以使用SQL语句进行查询操作。