对于Hive的日期和时间戳数据类型,Spark csv数据验证失败

时间:2017-03-23 14:38:00

标签: csv apache-spark hive apache-spark-sql databricks

Hive Table Schema:

c_date                  date                                        
c_timestamp             timestamp   

这是文本表

Hive表数据:

hive> select * from all_datetime_types;
OK
0001-01-01  0001-01-01 00:00:00.000000001
9999-12-31  9999-12-31 23:59:59.999999999
火花工作后获得的csv:

c_date,c_timestamp
0001-01-01 00:00:00.0,0001-01-01 00:00:00.0
9999-12-31 00:00:00.0,9999-12-31 23:59:59.999

的问题:

    日期类型中添加了
  • 00:00:00.0
  • 时间戳被截断为毫秒精度

有用的代码:

SparkConf conf = new SparkConf(true).setMaster("yarn-cluster").setAppName("SAMPLE_APP");
SparkContext sc = new SparkContext(conf);
HiveContext hc = new HiveContext(sc);
DataFrame df = hc.table("testdb.all_datetime_types");
df.printSchema();
DataFrameWriter writer = df.repartition(1).write();
writer.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").save(outputHdfsFile);

我知道dateFormat选项。但是datetimestamp列在Hive中可以有不同的格式。

我可以简单地将所有列转换为String吗?

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以使用spark中的timestampFormat选项指定时间戳格式。

spark.read.option("timestampFormat", "MM/dd/yyyy h:mm:ss a").csv("path")

答案 1 :(得分:0)

Spark支持高达ns的Timestamp精度。您可能可以尝试映射日期和时间戳列,如下所示,

DataFrame df = hiveContext.sql("select from_unixtime(unix_timestamp(date, 'yyyy-MM-dd'),'yyyy-MM-dd'), from_unixtime(unix_timestamp(timestamp, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSS'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSS') from table")