spark 3.5 spark-SQL 插入timestamp 类型数据

Spark SQL 是Apache Spark提供的SQL处理库，它允许用户通过SQL查询结构化数据。当你需要插入 timestamp 类型的数据到Spark DataFrame或者Table中时，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，创建一个timestamp对象，可以使用Java的 `java.sql.Timestamp` 或者 Spark SQL支持的特定日期时间函数，如 `to_timestamp` 或 `from_unixtime` 来构造。

import org.apache.spark.sql.types.TimestampType;
import java.sql.Timestamp;

// Java 8 中的时间日期 API
Timestamp timestamp = Timestamp.ofInstant(Instant.now(), ZoneId.systemDefault());

2. 将该timestamp对象转换成字符串，因为DataFrame列通常接受字符串输入。Spark SQL支持多种日期时间格式，例如`YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS`，你可以选择合适的格式。

String formattedTimestamp = timestamp.toString();

3. 使用 `when` 和 `otherwise` 函数（如果使用Spark SQL DataFrame API），或者是 `lit` 函数（直接插入常量）将字符串插入到相应的列中：

import org.apache.spark.sql.functions._
val df = Seq((formattedTimestamp, "some other data")).toDF("ts_column", "another_column");
df.createOrReplaceTempView("my_table"); // 如果是DataFrame，则转化为视图

// Scala 示例
val dfWithTimestamp = spark.sql(
  "INSERT INTO TABLE my_table SELECT ts_column, another_column WHEN col_name IS NULL ELSE (lit(ts_column))"
).select($"col_name".cast(TimestampType) as "ts_column", $"another_column")

4. 如果是在Scala DataFrame上操作，确保对目标列进行了适当的类型转换，比如 `cast` 或 `as`。

注意：在实际应用中，你需要根据具体的表结构和个人需求调整上述代码，并确保数据库连接设置正确，以便于插入数据。