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我正在尝试使用 DataFrame API 返回两个时间戳之间的行。
示例代码为:
val df = Seq(
("red", "2016-11-29 07:10:10.234"),
("green", "2016-11-29 07:10:10.234"),
("blue", "2016-11-29 07:10:10.234")).toDF("color", "date")
df.where(unix_timestamp($"date", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.S").cast("timestamp").between(LocalDateTime.now(), LocalDateTime.now().minusHours(1))).show()
但它会抛出 Unsupported literal type class java.time.LocalDateTime 错误。
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: Unsupported literal type class java.time.LocalDateTime 2016-11-29T07:32:12.084
at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Literal$.apply(literals.scala:57)
at org.apache.spark.sql.functions$.lit(functions.scala:101)
at org.apache.spark.sql.Column.$greater$eq(Column.scala:438)
at org.apache.spark.sql.Column.between(Column.scala:542)
at com.sankar.SparkSQLTimestampDifference$.delayedEndpoint$com$sankar$SparkSQLTimestampDifference$1(SparkSQLTimestampDifference.scala:23)
at com.sankar.SparkSQLTimestampDifference$delayedInit$body.apply(SparkSQLTimestampDifference.scala:7)
at scala.Function0$class.apply$mcV$sp(Function0.scala:34)
at scala.runtime.AbstractFunction0.apply$mcV$sp(AbstractFunction0.scala:12)
at scala.App$$anonfun$main$1.apply(App.scala:76)
at scala.App$$anonfun$main$1.apply(App.scala:76)
at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:381)
at scala.collection.generic.TraversableForwarder$class.foreach(TraversableForwarder.scala:35)
at scala.App$class.main(App.scala:76)
at com.sankar.SparkSQLTimestampDifference$.main(SparkSQLTimestampDifference.scala:7)
at com.sankar.SparkSQLTimestampDifference.main(SparkSQLTimestampDifference.scala)
最佳答案
当您在 where 子句中使用 Timestamp
时,您需要将 LocalDateTime
转换为 Timestamp
。还要注意 between
的第一个参数是 lowerBound
所以在你的情况下 LocalDateTime.now().minusHours(1)
应该在 LocalDateTime.now()
。然后你可以这样做:
import java.time.LocalDateTime
import java.sql.Timestamp
df.where(
unix_timestamp($"date", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.S")
.cast("timestamp")
.between(
Timestamp.valueOf(LocalDateTime.now().minusHours(1)),
Timestamp.valueOf(LocalDateTime.now())
))
.show()
你会得到过滤后的DF一样
+-----+--------------------+
|color| date|
+-----+--------------------+
| red|2016-11-29 10:58:...|
+-----+--------------------+
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