spark中.withColumn("timestamp", date_format(to_timestamp($"timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS"), "yyyy-MM-dd HH"))

时间: 2023-07-19 14:50:06 浏览: 211
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sql语句中如何将datetime格式的日期转换为yy-mm-dd格式

这段代码的作用是将一个名为timestamp的列转换为格式为"yyyy-MM-dd HH"的时间戳格式，然后将结果存储在一个名为timestamp的新列中。具体来说，它使用to_timestamp函数将timestamp列中的字符串转换为时间戳格式，然后使用date_format函数将时间戳格式转换为指定的日期时间格式。最后，使用withColumn函数将新列添加到DataFrame中。
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js dateformat yyyy-MM-dd形式

yyyy-MM-dd形式 js timeformat dateformat

.withColumn("timestamp", date_format(unix_timestamp($"timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))帮我改正代码

.withColumn("formatted_timestamp", date_format($"timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) formattedDf.show() 在上面的示例中，我们首先使用 unix_timestamp 函数将 timestamp 列中的字符串转换为 Unix ...

.withColumn("timestamp", date_format(to_timestamp($"timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS"), "yyyy-MM-dd HH")) 帮我修改成spark 2.0.1版本可以执行的语句

df.withColumn("timestamp", date_format(to_timestamp($"timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS"), "yyyy-MM-dd HH")) 其中，df是您要操作的DataFrame对象。这里使用了org.apache.spark.sql.functions中的to...

23/06/11 20:11:09 INFO internal.SharedState: Warehouse path is '/export/servers/spark/spark-warehouse'. Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'date_format(unix_timestamp(timestamp, 'yyyy-MM-dd\'T\'HH:mm:ss.SSS'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')' due to data type mismatch: argument 1 requires timestamp type, however, 'unix_timestamp(timestamp, 'yyyy-MM-dd\'T\'HH:mm:ss.SSS')' is of bigint type.; at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.package$AnalysisErrorAt.failAnalysis(package.scala:42) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1$$anonfun$apply$2.applyOrElse(CheckAnalysis.scala:82) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1$$anonfun$apply$2.applyOrElse(CheckAnalysis.scala:74) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:301) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:301) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(TreeNode.scala:69)

.withColumn("formatted_timestamp", date_format($"timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) formattedDf.show() 在上面的示例中，我们使用 from_unixtime 函数将 timestamp 列中的 Unix 时间戳转换为 ...

解释一下这段代码dataFrame.withColumn("ORDERDATE".toLowerCase(), date_format(col("ORDERDATE".toLowerCase()), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss").cast("timestamp")) .distinct().createTempView(x)

这段代码是使用Spark DataFrame API进行操作的，它的作用是将DataFrame中名为"ORDERDATE"的列的值格式化为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"的时间戳格式，并将结果保存在新的DataFrame中。具体实现方式是使用withColumn函数...

用Scala将ods库中表数据全量抽取到Hive的dwd库中对应表中。表有timestamp类型， 均要求按照yyyy-MM-dd HH:mm:ss，不记录毫秒数，若原数据中只有年月日，则在时分秒的位置添加00:00:00，添加之后使其符合yyyy-MM-dd HH:mm:ss。 将ods库中customer表数据抽取到dwd库中dim_customer的分区表，分区字段为etldate且值与ods库的相对应表该值相等， 并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”， dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写操作时间，并进行数据类型转换

.withColumn("timestamp_col", date_format($"timestamp_col", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) .withColumn("timestamp_col", when(length($"timestamp_col") === 10, concat($"timestamp_col", lit(" 00:00:00"))) ....
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.withColumn("operate_time_long", unix_timestamp(col("operate_time"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) .withColumn("create_time_long", unix_timestamp(col("create_time"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) .withColumn(...

用idea用spark将ods库中order_info表昨天的分区（子任务一生成的etl_date字段的值）数据抽取到dwd库中fact_order_info的分区表中（不需要设置mysql的分区，以etl_date值当作分区即可）。字段etl_date的值取create_time的值并将格式转换为yyyyMMdd，类型为String，。同时若operate_time为空，则用create_time填充，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列，其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”，dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换

.withColumn("dwd_insert_time", functions.date_format(functions.col("dwd_insert_time"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) .withColumn("dwd_modify_time", functions.date_format(functions.col("dwd_modify_time"), ...

使用idea用spark抽取ods库sku_info表中的数据到dwd库dim_sku_info表中，字段为etl_date的值与ods库的相对应表该值相等，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。使用mysql cli查询表dim_sku_info的字段id、sku_desc、dwd_insert_user、dwd_modify_time、etl_date条件为id大于等于15且小于等于20，并且按照id升序排序

.withColumn("dwd_insert_time", date_format(current_timestamp(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) .withColumn("dwd_modify_time", date_format(current_timestamp(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) .withColumnRenamed(...

scala-104spark.sql的内置日期时间函数

2. current_timestamp()：返回当前时间戳，格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS。 3. date_format(date: Column, format: String)：将日期格式化为指定格式的字符串。 4. year(date: Column)：返回日期的年份。 5. ...

sparksql 将timestamp变成已读的中文时间字符串

SELECT date_format(from_utc_timestamp(to_utc_timestamp(timestamp, 'UTC'), 'Asia/Shanghai'), 'yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss') AS chinese_time FROM your_table; 其中，timestamp为timestamp类型的列名，'UTC'...

spark中日期格式的转换函数

val result = df.select(to_timestamp($"timestamp_str", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss").alias("timestamp")) result.show() 输出结果： +-----+ | timestamp| +-------------------+ |2022-01-01 ...

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date_format(current_timestamp, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') current_timestamp会返回当前的系统时间戳。 3. 时间戳加减：如果你需要在时间戳上进行加减操作，可以使用add_months、add_days等函数。

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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...

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