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

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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.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

很抱歉，我的之前的回答有误，因为 `date_format` 函数的第一个参数需要是 `timestamp` 类型，而 `unix_timestamp` 函数返回的是 `bigint` 类型。正确的做法是先使用 `from_unixtime` 函数将 `unix_timestamp` 函数返回的 `bigint` 类型转换为 `timestamp` 类型，然后再使用 `date_format` 函数进行格式化。因此，正确的代码应该是：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = spark.read.format("csv").load("input.csv")
val formattedDf = df.withColumn("timestamp", from_unixtime(unix_timestamp($"timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS")).cast("timestamp"))
                    .withColumn("formatted_timestamp", date_format($"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 时间戳，然后使用 `from_unixtime` 函数将 Unix 时间戳转换为 `timestamp` 类型，并将结果保存到新的 `timestamp` 列中。最后，我们使用 `date_format` 函数对 `timestamp` 列进行格式化，将结果保存到 `formatted_timestamp` 列中。

.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

在Spark 2.0.1中，您可以使用以下代码来执行相同的操作：

import org.apache.spark.sql.functions.{to_timestamp, date_format}

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_timestamp和date_format函数，它们分别用于将时间字符串转换为时间戳格式，以及将时间戳格式转换为指定的日期时间格式。注意，这里使用的是$符号而不是$前缀，这是因为在Spark 2.0.1中，$前缀只在Spark Shell环境下有效，而在普通的Scala代码中需要使用$符号。