Spark无法推断Java上的时间戳是因为Java的时间戳类型是long型,而Spark默认将long型的时间戳解释为Unix时间戳,即从1970年1月1日开始的毫秒数。然而,有时候我们可能会使用Java的时间戳表示其他类型的时间,例如日期时间字符串或者自定义的时间格式。
为了解决这个问题,我们可以使用Spark的函数库来显式地指定时间戳的格式。具体而言,可以使用from_unixtime
函数将long型的时间戳转换为指定格式的日期时间字符串,然后再使用to_timestamp
函数将日期时间字符串转换为Spark的时间戳类型。
以下是一个示例代码:
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = spark.createDataFrame(Seq(
(1, 1612345678000L),
(2, 1612345679000L)
)).toDF("id", "timestamp")
val formattedDF = df.withColumn("formatted_timestamp", from_unixtime(col("timestamp") / 1000, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
val finalDF = formattedDF.withColumn("parsed_timestamp", to_timestamp(col("formatted_timestamp"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
finalDF.show()
在上述代码中,我们首先创建了一个包含id和timestamp两列的DataFrame。然后,使用from_unixtime
函数将timestamp列转换为格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"的日期时间字符串,并将结果存储在新的列formatted_timestamp中。接下来,使用to_timestamp
函数将formatted_timestamp列转换为Spark的时间戳类型,并将结果存储在新的列parsed_timestamp中。最后,使用show
方法展示最终的DataFrame。
这样,我们就可以在Spark中正确地处理Java上的时间戳了。
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