我有一些带有零偏移的时间戳字段的源数据,我只是想从这个字段中提取日期和小时。但是,spark会在检索日期和小时之前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并应用上述相同的功能,但这似乎是一种愚蠢的方式来实现我的需要。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,但如果可能的话,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)]
答案 0 :(得分:0)
您使用的是什么版本的Spark?在2.2+中设置时区为你的火花:
spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "GMT")
或者,
df.select("id", "ts", pyspark.sql.functions.to_timestamp("ts").alias("timestamp"))
然后在提取日期/小时之前将时区更改为任何内容