pyspark sql 用timestamp区分每周

以下是使用PySpark SQL将日期转换为每周的方法：

from pyspark.sql.functions import date_format, unix_timestamp, from_unixtime, weekofyear

# 假设openingHours列的格式为yyyyMMddHHmmss
df = spark.read.csv("file.csv", header=True) # 读取csv文件
df = df.withColumn("timestamp", from_unixtime(unix_timestamp(df["openingHours"].substr(1, 14), "yyyyMMddHHmmss"))) # 将openingHours列转换为timestamp类型
df = df.withColumn("week", weekofyear(df["timestamp"])) # 获取每周的周数
df.show() # 显示结果

在上述代码中，我们首先使用`unix_timestamp`函数将openingHours列转换为Unix时间戳，然后使用`from_unixtime`函数将其转换为timestamp类型。接下来，我们使用`weekofyear`函数获取每周的周数，并将其添加为一个新列。最后，我们使用`show`函数显示结果。

相关问题

不支持从LONG到java.sql.Timestamp的转换\n；不支持从LONG到java.sql.Timestamp的转换；嵌套异常为java.sql.SQLDataException：不支持从LONG到java.sql.Timestamp的转换“，

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。在Java中，Timestamp是一种时间戳类型的数据，而LONG是整数类型的数据。因此，当试图将LONG类型的数据转换为Timestamp类型时，就会出现这个错误。

要解决这个问题，你需要检查代码中涉及到LONG类型数据和Timestamp类型数据的地方，确保数据类型的匹配。你可以尝试将LONG类型的数据转换为正确的数据类型，然后再进行转换。或者，你可以检查数据库中的表结构，确保表中存储的数据类型与代码中的数据类型匹配。如果表中存储的类型不匹配，那么你需要修改表结构，使其与代码中的数据类型匹配。

你还可以在代码中使用类型转换方法，比如使用valueOf()方法将LONG类型的数据转换为字符串类型，然后再使用Timestamp.valueOf()方法将字符串类型的时间戳转换为Timestamp类型。这是一种简单的方法，可以避免数据类型不匹配的问题。

sql查询timestamp

要查询指定时间范围内的 timestamp 可以使用以下 SQL 语句：

SELECT * FROM your_table
WHERE timestamp_column BETWEEN 'start_time' AND 'end_time';

其中，`your_table` 是要查询的表的名称，`timestamp_column` 是该表中存储 timestamp 的列的名称，`start_time` 和 `end_time` 是要查询的时间范围，格式为 `YYYY-MM-DD HH:MI:SS`。

如果要查询特定日期的所有记录，可以使用以下 SQL 语句：

SELECT * FROM your_table
WHERE DATE(timestamp_column) = 'date';

其中，`date` 是要查询的日期，格式为 `YYYY-MM-DD`。这将返回所有在指定日期内的记录。