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Scala:Spark SQL to_date(unix_timestamp) 返回 NULL

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 17:16:38 29 4
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Spark Version: spark-2.0.1-bin-hadoop2.7
Scala: 2.11.8

我正在将原始 csv 加载到 DataFrame 中。在 csv 中,虽然该列支持日期格式,但它们被写为 20161025 而不是 2016-10-25。参数date_format包括需要转换为 yyyy-mm-dd 格式的列名称字符串。

在下面的代码中,我首先通过 schema 将 Date 列的 csv 加载为 StringType ,然后我检查是否 date_format不为空,即有列需要转换为Date来自 String ,然后使用 unix_timestamp 转换每一列和 to_date .然而,在csv_df.show() ,返回的行都是null .

def read_csv(csv_source:String, delimiter:String, is_first_line_header:Boolean, 
schema:StructType, date_format:List[String]): DataFrame = {
println("|||| Reading CSV Input ||||")

var csv_df = sqlContext.read
.format("com.databricks.spark.csv")
.schema(schema)
.option("header", is_first_line_header)
.option("delimiter", delimiter)
.load(csv_source)
println("|||| Successfully read CSV. Number of rows -> " + csv_df.count() + " ||||")
if(date_format.length > 0) {
for (i <- 0 until date_format.length) {
csv_df = csv_df.select(to_date(unix_timestamp(
csv_df(date_format(i)), "yyyy-­MM-­dd").cast("timestamp")))
csv_df.show()
}
}
csv_df
}

返回前 20 行:
+-------------------------------------------------------------------------+
|to_date(CAST(unix_timestamp(prom_price_date, YYYY-­MM-­DD) AS TIMESTAMP))|
+-------------------------------------------------------------------------+
| null|
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+-------------------------------------------------------------------------+

为什么我得到所有 null ?

最佳答案

转换 yyyyMMddyyyy-MM-dd你可以:

spark.sql("""SELECT DATE_FORMAT(
CAST(UNIX_TIMESTAMP('20161025', 'yyyyMMdd') AS TIMESTAMP), 'yyyy-MM-dd'
)""")

具有功能:
date_format(unix_timestamp(col, "yyyyMMdd").cast("timestamp"), "yyyy-MM-dd")

关于Scala:Spark SQL to_date(unix_timestamp) 返回 NULL,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40433065/

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