【发布时间】:2018-10-03 20:53:00
【问题描述】:
编辑:我使用的是 pyspark 2.0.2,无法使用更高版本。
我有一些带有零偏移量的时间戳字段的源数据,我只是想从该字段中提取日期和小时。但是,在检索日期和时间之前,spark 会将此时间戳转换为本地时间(在我的情况下为 EDT)。使用 UDF 从时间戳字段中剥离 T 和 Z 并应用上述相同的函数是可行的,但这似乎是一种愚蠢的方式来满足我的需要。有什么想法吗?
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import date_format, hour
spark = (
SparkSession
.builder
.appName('junk')
.getOrCreate()
)
spark.sparkContext.setLogLevel('ERROR')
df = spark.createDataFrame(
[(1, '2018-04-20T00:56:30.562Z'),
(2, '2018-04-20T03:56:30.562Z'),
(3, '2018-04-20T05:56:30.562Z')],
['id', 'ts']
)
df = (
df
.withColumn(
'event_dt',
date_format(df.ts.cast('timestamp'), 'yyyy-MM-dd').cast('date')
)
.withColumn('event_hr', hour(df.ts))
)
print(df.head(5))
输出如下:
[
Row(id=1, ts='2018-04-20T00:56:30.562Z', event_dt=datetime.date(2018, 4, 19), event_hr=20),
Row(id=2, ts='2018-04-20T03:56:30.562Z', event_dt=datetime.date(2018, 4, 19), event_hr=23),
Row(id=3, ts='2018-04-20T05:56:30.562Z', event_dt=datetime.date(2018, 4, 20), event_hr=1)
]
以下解决方法有效,但如果可能,我正在寻找更简单的方法:
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType
stripTz = udf(lambda x: x.replace('T', ' ').replace('Z', ''), StringType())
df = (
df
.withColumn('newts', stripTz(df.ts))
)
df = (
df
.withColumn(
'event_dt',
date_format(df.newts.cast('timestamp'), 'yyyy-MM-dd').cast('date')
)
.withColumn('event_hr', hour(df.newts))
.drop('newts')
)
print(df.head(5))
新的输出如下所示:
[
Row(id=1, ts='2018-04-20T00:56:30.562Z', event_dt=datetime.date(2018, 4, 20), event_hr=0),
Row(id=2, ts='2018-04-20T03:56:30.562Z', event_dt=datetime.date(2018, 4, 20), event_hr=3),
Row(id=3, ts='2018-04-20T05:56:30.562Z', event_dt=datetime.date(2018, 4, 20), event_hr=5)
]
【问题讨论】:
标签: apache-spark pyspark