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Spark SQL 时间格式处理

初始化Spark Sql

package pbcp_2023.clear_data

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{current_date, current_timestamp}

object twe_2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
//新建SparkConf
    val con = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("one")
  //设置权限
    System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")
//新建Spark Sql
    val sc = new SparkSession.Builder()
      .config(con)
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()
   import sc.implicits._
    val list = List("date").toDF()

  }
  }

1.current_date和current_timestamp

current_date:取得当前日期

current_timestamp: 取得当期时间日期

   import sc.implicits._
    val list = List("date").toDF()
//    current_date 当前日期
//    current_timestamp 当前时间日期
    list.withColumn("current_date(日期)",current_date())
    .withColumn("current_timestamp",current_timestamp())

2.获取各种时间格式

  1. current_timestamp(): 这个函数用于获取当前的日期和时间戳。
  2. year(col("local_date")): 这个函数会提取出"local_date"列中的年份。
  3. month(col("local_date")): 这个函数会提取出"local_date"列中的月份。
  4. quarter(col("local_date")): 这个函数会根据"local_date"列中的日期信息,将日期划分为哪个季度。
  5. weekofyear(col("local_date")): 这个函数会提取出"local_date"列中该年度的第几周。
  6. dayofmonth(col("local_date")): 这个函数会提取出"local_date"列中该月的第几天。
  7. dayofyear(col("local_date")): 这个函数会提取出"local_date"列中该年的第几天。
  8. hour(col("local_date")): 这个函数会提取出"local_date"列中的小时数。
  9. minute(col("local_date")): 这个函数会提取出"local_date"列中的分钟数。
  10. second(col("local_date")): 这个函数会提取出"local_date"列中的秒数。

3.时间格式之间的转换--from_unixtime 和 unix_timestamp

函数:

list2.withColumn("new_date",from_unixtime(unix_timestamp("[要转换的列名]","[要转换的列的格式]"),"[要转换为的格式]").as("date") ).show()
1.from_unixtime :

函数通常用于将Unix时间戳转换为日期和时间格式。它接受一个Unix时间戳作为输入,并返回一个表示特定日期和时间的字符串。

2.unix_timestamp:

函数通常用于将日期和时间转换为Unix时间戳。它接受一个日期和时间作为输入,并返回一个表示该日期和时间的Unix时间戳。

理解是先用unix_timestamp将指点格式转换为时间戳,再用from_unixtime将时间戳转换为你想要的时间格式!所以这两个一般是配合使用的

实例:

    //加入题目要求将 yyyyMMdd 格式数据转换成 yyyy-MM-dd HH:mm:dd
    val list2 = List("20231125").toDF("date")  //初始化列
      list2.withColumn("new_date",from_unixtime(unix_timestamp(col("date"),"yyyyMMdd"),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss").as("date") )
        .show()

标签: spark sql 大数据

本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_69097184/article/details/134572542
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