Date et horodatage dans Spark SQL / Blogs / Perficient

Spark SQL propose un ensemble de fonctions standard intégrées pour gérer les dates et les horodatages au sein de l’API DataFrame. Ces fonctions sont utiles pour effectuer des opérations impliquant des données de date et d’heure. Ils acceptent les entrées dans différents formats, notamment le type Date, le type Timestamp ou String. Si l’entrée est fournie sous forme de chaîne, elle doit être dans un format compatible avec les représentations de date (par exemple, aaaa-MM-jj) ou d’horodatage (par exemple, aaaa-MM-jj HH:mm:ss.SSSS). Les fonctions renvoient les valeurs de date ou d’horodatage correspondantes en fonction du type d’entrée. Si la chaîne d’entrée ne peut pas être convertie avec succès en date ou en horodatage, les fonctions renvoient null.

Voyons quelques syntaxes et exemples de date et d’horodatage dans Spark SQL :

Créez d’abord un exemple d’ensemble de données et enregistrez-le en tant que View, que nous pouvons utiliser pour voir les fonctions de date et d’horodatage dans SQL.

Pour savoir comment créer un dataframe et ses méthodes, vérifiez : https://blogs.perficient.com/2024/01/10/spark-scala-approaches-toward-creating-dataframe/

et aussi pour savoir comment écrire dans Table , examinez : https://blogs.perficient.com/2024/02/25/spark-dataframe-writing-to-tables-and-creating-views/

val df = spark.createDataFrame(Seq(
  ("2024-02-27", "2024-02-27 15:30:45.123"),
  ("2024-01-15", "2024-01-15 08:45:30.555"),
  ("2023-11-20", "2023-11-20 12:00:00.000"),
  ("invalid date", "invalid timestamp")
)).toDF("date_string", "timestamp_string")
df.createOrReplaceTempView("my_table")

Spark SQL propose un ensemble de fonctions standard intégrées pour gérer les dates et les horodatages au sein de l’API DataFrame. Ces fonctions sont utiles pour effectuer des opérations impliquant des données de date et d’heure. Ils acceptent les entrées dans différents formats, notamment le type Date, le type Timestamp ou String. Si l’entrée est fournie sous forme de chaîne, elle doit être dans un format compatible avec les représentations de date (par exemple, aaaa-MM-jj) ou d’horodatage (par exemple, aaaa-MM-jj HH:mm:ss.SSSS). Les fonctions renvoient les valeurs de date ou d’horodatage correspondantes en fonction du type d’entrée. Si la chaîne d’entrée ne peut pas être convertie avec succès en date ou en horodatage, les fonctions renvoient null.

Voyons quelques syntaxes et exemples de date et d’horodatage dans Spark SQL :

Créez d’abord un exemple d’ensemble de données et enregistrez-le en tant que View, que nous pouvons utiliser pour voir les fonctions de date et d’horodatage dans SQL.

Pour savoir comment créer un dataframe et ses méthodes, vérifiez : https://blogs.perficient.com/2024/01/10/spark-scala-approaches-toward-creating-dataframe/

et aussi pour savoir comment écrire dans Table , examinez : https://blogs.perficient.com/2024/02/25/spark-dataframe-writing-to-tables-and-creating-views/

val df = spark.createDataFrame(Seq(
  ("2024-02-27", "2024-02-27 15:30:45.123"),
  ("2024-01-15", "2024-01-15 08:45:30.555"),
  ("2023-11-20", "2023-11-20 12:00:00.000"),
  ("invalid date", "invalid timestamp")
)).toDF("date_string", "timestamp_string")
df.createOrReplaceTempView("my_table")