java date获取年月日时分秒毫秒

时间: 2023-06-05 09:47:36 浏览: 76
在Java中,Date类可以用来表示日期和时间,而且提供了获取年月日时分秒毫秒等各种时间信息的方法。接下来,我们来逐个介绍如何获取这些时间信息。 获取年份:可以使用getYear()方法,但它已经被废弃,推荐使用Calendar类,如下所示: Calendar cal = Calendar.getInstance(); int year = cal.get(Calendar.YEAR); 获取月份:使用getMonth()方法获取的月份是从0开始计数的,因此需要加1才是实际的月份,示例如下: int month = cal.get(Calendar.MONTH) + 1; 获取日:使用getDate()方法即可获取日: int date = cal.get(Calendar.DATE); 获取时:使用getHours()方法获取小时数: int hour = cal.get(Calendar.HOUR); 获取分:使用getMinutes()方法获取分钟数: int minute = cal.get(Calendar.MINUTE); 获取秒:使用getSeconds()方法获取秒数: int second = cal.get(Calendar.SECOND); 获取毫秒:使用getMilliseconds()方法获取毫秒数,但它也被废弃,可以使用get(Calendar.MILLISECOND)代替: int millisecond = cal.get(Calendar.MILLISECOND); 以上就是获取年月日时分秒毫秒的方法,需要注意的是,Date类大部分方法都已经被废弃了,推荐使用Calendar类来进行日期和时间的操作。同时,由于Calendar类是一个抽象类,我们一般使用它的子类GregorianCalendar来创建实例。

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### 回答1: java.util.Date是Java提供的日期和时间的类,它包含了日期和时间的信息。它可以表示从1970年1月1日00:00:00以来经过的毫秒数。由于java.util.Date是不可变的类,因此它的操作非常有限。 而java.sql.Date是java.util.Date的一个子类,它是专门用于操作数据库中日期类型数据的类。java.sql.Date继承了java.util.Date的大部分方法,但是它只保存年月日的信息,不包含具体的时分秒。java.sql.Date可以通过java.sql包提供的接口和类与数据库交互。 因为java.sql.Date是专为数据库而设计的,它有很多特定的用法。比如可以将java.sql.Date从数据库中读取出来,并用作Java程序中的日期类型。此外,它还可以将Java程序中的日期类型转换为数据库中的日期类型,方便进行数据库操作。 总的来说,java.util.Date是Java中常用的日期和时间类型,而java.sql.Date是专为数据库设计的日期类型,在与数据库交互时非常有用。 ### 回答2: java.util.Date是Java中的一个类,它表示一个特定的时间点,包括年、月、日、时、分、秒等信息。它用于表示一个精确到毫秒的时间点,并且它没有与时区相关的信息。在使用java.util.Date时,我们可以通过构造方法设置指定的年月日时分秒,也可以使用现有的时间点创建对象。 java.sql.Date是java.util.Date的一个子类,用于在Java程序和数据库之间传递日期数据。它继承了java.util.Date的基本功能,同时还提供了一些用于处理数据库日期的特定方法。在Java中,java.sql.Date可以通过使用java.util.Date进行实例化,或者通过调用java.sql.Date的构造方法指定年月日。 java.util.Date和java.sql.Date在功能上有着一些区别。首先,java.util.Date中包含的时间信息更加详细,可以表示年、月、日、时、分、秒、毫秒等。而java.sql.Date只包含年、月、日的信息,没有时分秒。其次,java.util.Date可以用于处理任意的时间点,而java.sql.Date只能用于处理日期,时间部分会被忽略。另外,由于java.sql.Date主要用于数据库交互,它具有特定的格式,可以与数据库中的日期字段进行交互。 在实际应用中,我们通常使用java.util.Date来表示一个具体的时间点,比如记录日志的时间、定时任务的执行时间等。而在与数据库交互时,我们可以使用java.sql.Date来传递、存储和检索日期数据。 ### 回答3: java.util.Date和java.sql.Date都是Java中用于表示日期和时间的类,但在使用上有一些区别。 java.util.Date是Java中最基本的日期和时间类,它包含了日期和时间的信息,可以表示从1970年1月1日00:00:00开始的时间戳。它可以表示精确到毫秒级别的时间,但是在处理日期和时间的各种操作时,它的功能相对较弱,需要借助其他类库进行处理。在Java 8之后,java.util.Date已经被废弃,推荐使用新的日期和时间API(java.time包)。 java.sql.Date是java.util.Date的一个子类,它用于在Java和数据库之间传递日期。它的底层实现是基于long类型的时间戳,但它对应的数据库类型是SQL中的DATE类型,只包含日期部分,不包含具体的时间信息。它的使用场景通常是在与数据库交互的过程中,需要将日期信息保存到数据库或从数据库中获取日期信息。 在实际使用中,如果我们需要进行日期和时间的大部分操作,推荐使用新的日期和时间API(java.time包),例如LocalDate、LocalTime和LocalDateTime等类,它们提供了更多的功能和操作,而且更易于使用和理解。而对于与数据库交互时,如果数据库的数据类型是DATE类型,我们可以使用java.sql.Date来表示和传递日期信息。
下面是 Scala 工程代码的实现: scala import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import java.sql.Timestamp object OdsToDwd { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("OdsToDwd") .enableHiveSupport() .getOrCreate() val odsTables = List( "table1", "table2", "table3", "table4", "table5", "table6", "table7", "table8", "table9", "table10", "table11" ) val dimTable1 = "dim_table1" val etlDate = "2022-01-01" // 设置 etl_date 的值 // 读取 dim_table1 最新分区的数据 val dimTable1Latest = spark.table(s"dwd.$dimTable1").where("etl_date = (select max(etl_date) from dwd.dim_table1)") // 遍历 odsTables,分别抽取数据到对应的 dwd 表中 odsTables.foreach(table => { val odsTable = s"ods.$table" val dwdTable = s"dwd.$table" // 读取 ods 表最新分区的数据 val odsTableLatest = spark.table(odsTable).where("dt = (select max(dt) from ods.table1)") // 合并 dim_table1 的最新分区数据和 ods 表最新分区数据 val mergedData = dimTable1Latest.join(odsTableLatest, Seq("id"), "outer") // 计算 dwd_insert_time 和 dwd_modify_time val currentTimestamp = new Timestamp(System.currentTimeMillis()) val dwdInsertTime = when(col("etl_date").isNull, currentTimestamp).otherwise(col("dwd_insert_time")) val dwdModifyTime = when(col("etl_date").isNull, currentTimestamp).otherwise(currentTimestamp) // 添加 dwd_insert_user、dwd_modify_user、dwd_insert_time、dwd_modify_time 列 val result = mergedData.select( col("id"), coalesce(col("dim_col1"), col("ods_col1")).alias("dwd_col1"), coalesce(col("dim_col2"), col("ods_col2")).alias("dwd_col2"), col("dim_col3"), col("ods_col3"), lit(etlDate).alias("etl_date"), lit("user1").alias("dwd_insert_user"), dwdInsertTime.alias("dwd_insert_time"), lit("user1").alias("dwd_modify_user"), dwdModifyTime.alias("dwd_modify_time") ) // 写入 dwd 表的最新分区 result.write.mode("append").partitionBy("etl_date").insertInto(dwdTable) }) spark.stop() } } 这里使用了 Spark SQL 的 DataFrame API 来实现数据抽取和合并,并使用了一系列函数来进行数据类型转换和列名重命名。最后,使用 DataFrame.write 将数据写入到 Hive 表中。

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