Question

我有dataframe columns ("id", "current_date", "days")的{{1}} df，我正在尝试添加＆＃34; days＆＃34;到＆＃34; current_date＆＃34;并使用名为＆＃34; dataframe＆＃34;的新column创建新的new_date使用spark scala函数date_add()

val newDF = df.withColumn("new_Date", date_add(df("current_date"), df("days").cast("Int")))

但看起来函数date_add只接受Int值，而不接受columns。在这种情况下如何获得所需的输出？我可以使用任何替代功能来获得所需的输出吗？

spark版本：1.6.0 scala版本：2.10.6

Answer 1

无需使用UDF，您可以使用SQL表达式执行此操作：

val newDF = df.withColumn("new_date", expr("date_add(current_date,days)"))

Answer 2

可以使用一个小的自定义udf来使这个日期算术成为可能。

import org.apache.spark.sql.functions.udf
import java.util.concurrent.TimeUnit
import java.util.Date
import java.text.SimpleDateFormat    

val date_add = udf((x: String, y: Int) => {
    val sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd")
    val result = new Date(sdf.parse(x).getTime() + TimeUnit.DAYS.toMillis(y))
  sdf.format(result)
} )

<强>用法：

scala> val df = Seq((1, "2017-01-01", 10), (2, "2017-01-01", 20)).toDF("id", "current_date", "days")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, current_date: string, days: int]

scala> df.withColumn("new_Date", date_add($"current_date", $"days")).show()
+---+------------+----+----------+
| id|current_date|days|  new_Date|
+---+------------+----+----------+
|  1|  2017-01-01|  10|2017-01-11|
|  2|  2017-01-01|  20|2017-01-21|
+---+------------+----+----------+

在Spark Scala应用程序的同一数据框中，将日期列添加到日期列

2 个答案: