验证输入火花数据帧中的时间戳以生成正确的输出火花数据帧答案

【问题标题】：Validate time_stamp in input spark dataframe to generate correct output spark dataframe验证输入火花数据帧中的时间戳以生成正确的输出火花数据帧
【发布时间】：2019-08-19 10:11:26
【问题描述】：

我有一个包含多列的 spark 数据框。其中之一是“t_s”列。我想生成一个具有以下条件的新数据框：一种。如果“t_s”列的值为空，或者格式不正确，则生成 current_timestamp。湾。如果“t_s”列的值不为空且格式正确，则使用相同的值。

我已经编写了以下代码，但我也想插入代码以检查“t_s”是否正确？

def generateTimeStamp(df: DataFrame) = {

import spark.implicits._
var updatedDF = df
updatedDF = df.withColumn("t_s", when(($"t_s").isNull, current_timestamp()).otherwise($"t_s"))
updatedDF
}


val fmt = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
val df = java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern(fmt)

def isCompatible(s: String) = try {
    java.time.LocalDateTime.parse(s, df)
    true
  } catch {
    case e: java.time.format.DateTimeParseException => false
  }

我还想通过 isCompatible() 函数调用检查“t_s”列的值的条件。

如何做到这一点？

【问题讨论】：

为什么可以使用 sparksql 并将 t_s 列转换为所需的日期时间格式，这应该可以达到目的。
我想如果转换失败，它会返回空值，我不希望将其作为结果数据帧的一部分。要么我想要正确的现有值，否则新生成的 current_timestamp()。

标签： scala apache-spark apache-spark-sql timestamp user-defined-functions

【解决方案1】：

怎么样：

val fmt = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"

val df = Seq(
  "2019-10-21 14:45:23",
  "2019-10-22 14:45:23",
  null,
  "2019-10-41 14:45:23", //invalid day
).toDF("ts")


df.withColumn("ts", to_timestamp($"ts", fmt))
  .withColumn("ts", when($"ts".isNull, date_format(current_timestamp(), fmt)).otherwise($"ts"))
  .show(false)

+-------------------+
|ts                 |
+-------------------+
|2019-10-21 14:45:23|
|2019-10-22 14:45:23|
|2019-08-20 13:54:23|
|2019-08-20 13:54:23|
+-------------------+

【讨论】：