spark中的to_timestamp（）函数给出空值答案

【问题标题】：to_timestamp() function in spark is giving null valuesspark中的to_timestamp（）函数给出空值
【发布时间】：2019-03-28 12:25:48
【问题描述】：

所以我读了一个带有架构的 csv 文件：

mySchema = StructType([StructField("StartTime", StringType(), True),
                       StructField("EndTime", StringType(), True)])

data = spark.read.load('/mnt/Experiments/Bilal/myData.csv', format='csv', header='false', schema = mySchema)
data.show(truncate = False)

我明白了：

+---------------------------+---------------------------+
|StartTime                  |EndTime                    |
+---------------------------+---------------------------+
|2018-12-24T03:03:31.8088926|2018-12-24T03:07:35.2802489|
|2018-12-24T03:13:25.7756662|2018-12-24T03:18:10.1018656|
|2018-12-24T03:23:32.9391784|2018-12-24T03:27:57.2195314|
|2018-12-24T03:33:31.0793551|2018-12-24T03:37:04.6395942|
|2018-12-24T03:43:54.1638926|2018-12-24T03:46:38.1188857|
+---------------------------+---------------------------+

现在，当我使用以下方法将这些列从字符串类型转换为时间戳类型时：

data = data.withColumn('StartTime', to_timestamp('StartTime', "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSSSS"))
data = data.withColumn('EndTime', to_timestamp('EndTime', "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSSSS"))

我得到空值：

+---------+-------+
|StartTime|EndTime|
+---------+-------+
|null     |null   |
|null     |null   |
|null     |null   |
|null     |null   |
|null     |null   |
+---------+-------+

【问题讨论】：

请通过以上链接进行必要的修改。enter link description here
@Prathik，感谢您的回复。我已经能够使用 to_timestamp() 将字符串解析为时间戳。但我希望精度达到纳秒，类似于我展示的字符串。
这个问题有一张 JIRA 票。它指出该票已解决，但不确定为什么它仍然无法正常工作。 issues.apache.org/jira/browse/SPARK-17914
@Gladiator，我真的想要包含毫秒和纳秒部分的时间戳列。有什么线索或想法吗？
您的用例是什么？我认为，如果你只是排序，你仍然可以将它作为一个字符串，它会一样工作

标签： datetime pyspark databricks to-timestamp

【解决方案1】：

我能够通过投射来解决它。奇怪的是它不需要格式。（Spark 2.4.0。Windows 10 上的本地模式）
投射前的架构。

df.printSchema()
root
 |-- StartTime: string (nullable = true)
 |-- EndTime: string (nullable = true)

from pyspark.sql import functions as F
df2 = df.withColumn('StartTime', F.col('StartTime').cast("timestamp")) \
.withColumn('EndTime', F.col('EndTime').cast("timestamp"))

结果

df2.show(truncate=False)
+--------------------------+--------------------------+
|StartTime                 |EndTime                   |
+--------------------------+--------------------------+
|2018-12-24 03:03:31.808892|2018-12-24 03:07:35.280248|
|2018-12-24 03:13:25.775666|2018-12-24 03:18:10.101865|
|2018-12-24 03:23:32.939178|2018-12-24 03:27:57.219531|
|2018-12-24 03:33:31.079355|2018-12-24 03:37:04.639594|
|2018-12-24 03:43:54.163892|2018-12-24 03:46:38.118885|
+--------------------------+--------------------------+

检查架构

df2.printSchema()
root
 |-- StartTime: timestamp (nullable = true)
 |-- EndTime: timestamp (nullable = true)

【讨论】：