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spark.time()不适用于数据帧查询

spark.time()是Spark SQL中的一个函数,用于获取当前时间戳。它返回一个表示当前时间的Long类型值。

然而,spark.time()并不适用于数据帧查询。数据帧查询是通过Spark SQL的DataFrame API或SQL语句来执行的,而不是通过spark.time()函数。

对于数据帧查询,可以使用以下步骤来获取数据帧中的时间戳:

  1. 首先,确保你已经创建了一个SparkSession对象,可以使用以下代码创建:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("DataFrame Query") \
    .getOrCreate()
  1. 然后,使用SparkSession对象的read方法加载数据帧,例如:
代码语言:txt
复制
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

这里假设你要加载的数据是以CSV格式存储的,可以根据实际情况选择其他格式。

  1. 接下来,你可以使用DataFrame API或SQL语句来执行查询操作。例如,如果你想查询数据帧中的某个列,可以使用以下代码:
代码语言:txt
复制
df.select("column_name").show()

其中,"column_name"是你要查询的列名。

总结起来,spark.time()函数不适用于数据帧查询,而是用于获取当前时间戳。对于数据帧查询,你可以使用SparkSession对象的read方法加载数据帧,并使用DataFrame API或SQL语句执行查询操作。

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