spark数据类型转换函数

Spark提供了一系列的数据类型转换函数，用于在DataFrame或Dataset中进行数据类型的转换。以下是一些常用的Spark数据类型转换函数：

1. `cast()`函数：将列的数据类型转换为指定的数据类型。例如，将一个整数列转换为字符串列可以使用`df.select(col("age").cast(StringType()))`。

2. `to_date()`函数：将字符串列转换为日期类型。例如，将一个字符串列转换为日期类型可以使用`df.select(to_date(col("date_string"), "yyyy-MM-dd").alias("date"))`。

3. `to_timestamp()`函数：将字符串列转换为时间戳类型。例如，将一个字符串列转换为时间戳类型可以使用`df.select(to_timestamp(col("timestamp_string"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss").alias("timestamp"))`。

4. `unix_timestamp()`函数：将字符串列转换为Unix时间戳。例如，将一个字符串列转换为Unix时间戳可以使用`df.select(unix_timestamp(col("timestamp_string"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss").alias("unix_timestamp"))`。

5. `from_unixtime()`函数：将Unix时间戳转换为字符串格式。例如，将一个Unix时间戳列转换为字符串格式可以使用`df.select(from_unixtime(col("unix_timestamp"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss").alias("timestamp_string"))`。

6. `date_format()`函数：将日期或时间戳列按指定格式转换为字符串格式。例如，将一个日期列按指定格式转换为字符串格式可以使用`df.select(date_format(col("date"), "yyyy-MM-dd").alias("date_string"))`。

7. `coalesce()`函数：将多个列中的第一个非空值作为结果。例如，将多个列中的第一个非空值作为结果可以使用`df.select(coalesce(col("col1"), col("col2"), col("col3")).alias("result"))`。