如何在字符串中创建spark中的TimestampType列

Question

我有一些数据包含在如下的字符串数组中（仅用于示例）：

val myArray = Array("1499955986039", "1499955986051", "1499955986122")

我想将我的列表映射到Timestamp数组，以便创建一个RDD（myRdd），然后创建一个这样的数据帧

val df = createdataframe(myRdd, StructType(StructField("myTymeStamp", TimestampType,true)

我的问题不是如何创建Rdd，而是如何用毫秒时间戳替换字符串。 你有什么主意吗？ 谢谢

Answer 1

使用java.sql.Timestamp ：

val myArray = Array("1499955986039", "1499955986051", "1499955986122")
import java.sql.Timestamp    
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, TimestampType}

val rdd = sc.parallelize(myArray).map(s => Row(new Timestamp(s.toLong)))

val schema = StructType(Array(StructField("myTymeStamp", TimestampType, true)))

spark.createDataFrame(rdd, schema)
// res25: org.apache.spark.sql.DataFrame = [myTymeStamp: timestamp]

Answer 2

您之前不需要转换为时间戳，您只需转换为long，您可以在创建数据帧时使用模式转换为tymestamp，如下所示

import org.apache.spark.sql.Row

val myArray = Array("1499955986039", "1499955986051", "1499955986122")

val myrdd = spark.sparkContext.parallelize(myArray.map(a => Row(a.toLong)))

val df = spark.createDataFrame(myrdd, StructType(Seq(StructField("myTymeStamp", TimestampType,true))))

否则，您只需从String创建一个数据帧，然后再转换为时间戳，如下所示

val df = spark.createDataFrame(myrdd, StructType(Seq(StructField("myTymeStamp", StringType,true))))

//cast myTymeStamp from String to Long and to timestamp
df.withColumn("myTymeStamp", $"myTymeStamp".cast(LongType).cast(TimestampType))

希望这可以帮助！