如何解决添加新列时,date_trunc函数不适用于spark数据框
我想在具有日期列的数据框上使用date_trunc
函数,以便我可以创建新列,该列将为我提供有关记录与哪个季度关联的信息。
我尝试过的东西如下:
import org.apache.spark.sql.functions._
val test = Seq(("2010-03-05"),("2018-01-16"),("2018-04-20")).toDF("TestDates")
display(test) //this displays the date in the notebook
val datetrunctest = test.withColumn("Quarter",date_trunc("QUARTER",$"TestDates"))
display(datetrunctest) //this gives me an error saying **error: not found: value date_trunc**
此外,当我尝试使用带有函数名称的import语句时,也会出现以下错误:
import org.apache.spark.sql.functions.date_trunc
Error : value date_trunc is not a member of object org.apache.spark.sql.functions
通过将上述数据框测试另存为表格“ DailyDates”,我可以在以下Spark sql中使用相同的功能:
val ddd = spark.sql("Select TestDates,date_trunc('QUARTER',TestDates) as QuarterDate from test.DailyDates")
display(ddd)
我需要对数据框执行很多转换/聚合操作,因此我正在寻找一种方法,可以通过添加其他列来对数据框进行此工作。根据文档,如果您使用的Spark版本大于2.3.0,这应该可以工作,而我使用的是Spark版本2.4.3。
有人对可能的问题以及如何使它正常工作有任何想法吗?
解决方法
检查您使用的Spark版本,
打开Spark shell终端并输入命令
sc.version Or spark-submit --version
确保您导入了功能
import org.apache.spark.sql.functions._
然后
该函数要求参数为Column
public static Column quarter(Column e)
import org.apache.spark.sql.functions._
val test = Seq(("2010-03-05"),("2018-01-16"),("2018-04-20")).toDF("TestDates")
val datetrunctest = test.withColumn("Quarter",quarter($"TestDates"))
,
相同的date_trunc代码开始工作,没有任何代码更改。我不知道后端中的集群是否有问题,但是它半天都没有工作,并在晚上开始工作。奇怪的。如果再次发生这种情况,我将向Databricks提出支持请求,并提供详细信息。
我还可以解决解决方案,而无需使用date_trunc函数,如下所示,它可以帮助某人解决用例。
import org.apache.spark.sql.functions._
val test = Seq(("2010-03-05"),("2018-04-20"),("2018-08-15"),("2018-11-30")).toDF("TestDates")
val datetrunctest = test.withColumn("Year",year($"TestDates"))
.withColumn("Quarter",quarter($"TestDates"))
.withColumn("QuarterDate",when($"Quarter" === 1,concat($"Year",(lit("-01-01"))))
.when($"Quarter" === 2,(lit("-04-01"))))
.when($"Quarter" === 3,(lit("-07-01"))))
.when($"Quarter" === 4,(lit("-10-01")))))
.drop("Year","Quarter")
display(datetrunctest)
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