如何在 Spark 中对包含日期和时间值的列进行排序？答案

【问题标题】：How to sort a column with Date and time values in Spark?如何在 Spark 中对包含日期和时间值的列进行排序？
【发布时间】：2016-11-17 12:49:07
【问题描述】：

注意：我有这个作为火花中的数据框。此时间/日期值构成数据框中的单个列。

输入：

04-NOV-16 03.36.13.000000000 PM
15 年 11 月 6 日 03.42.21.000000000 下午
15 年 11 月 5 日 03.32.05.000000000 下午
15 年 11 月 6 日 03.32.14.000000000 上午

预期输出：

05-NOV-15 03.32.05.000000000 PM
06-NOV-15 03.32.14.000000000 AM
06-NOV-15 03.42.21.000000000 PM
04-NOV-16 03.36.13.000000000 PM

【问题讨论】：

你尝试过什么吗？
是的。尝试铸造。没有成功。
斯卡拉。由于它是字符串格式，因此尝试转换它。
但是没有成功。

标签： apache-spark dataframe apache-spark-sql rdd

【解决方案1】：

由于这种格式不标准，需要使用unix_timestamp函数解析字符串并转换为时间戳类型：

import org.apache.spark.sql.functions._

// Example data
val df = Seq(
  Tuple1("04-NOV-16 03.36.13.000000000 PM"),
  Tuple1("06-NOV-15 03.42.21.000000000 PM"),
  Tuple1("05-NOV-15 03.32.05.000000000 PM"),
  Tuple1("06-NOV-15 03.32.14.000000000 AM")
).toDF("stringCol")

// Timestamp pattern found in string
val pattern = "dd-MMM-yy hh.mm.ss.S a"

// Creating new DataFrame and ordering
val newDF = df
  .withColumn("timestampCol", unix_timestamp(df("stringCol"), pattern).cast("timestamp"))
  .orderBy("timestampCol")

newDF.show(false)

结果：

+-------------------------------+---------------------+
|stringCol                      |timestampCol         |
+-------------------------------+---------------------+
|05-NOV-15 03.32.05.000000000 PM|2015-11-05 15:32:05.0|
|06-NOV-15 03.32.14.000000000 AM|2015-11-06 03:32:14.0|
|06-NOV-15 03.42.21.000000000 PM|2015-11-06 15:42:21.0|
|04-NOV-16 03.36.13.000000000 PM|2016-11-04 15:36:13.0|
+-------------------------------+---------------------+

有关 unix_timestamp 和其他实用程序函数的更多信息，请参阅here。

时间戳格式的构建可以参考SimpleDateFormatter docs

编辑 1： 正如 pheeleeppoo 所说，您可以直接按表达式排序，而不是创建新列，假设您只想在数据框中保留字符串类型的列：

val newDF = df.orderBy(unix_timestamp(df("stringCol"), pattern).cast("timestamp"))

编辑2：请注意unix_timestamp函数的精度是以秒为单位的，所以如果毫秒真的很重要，可以使用udf：

def myUDF(p: String) = udf(
  (value: String) => {
    val dateFormat = new SimpleDateFormat(p)
    val parsedDate = dateFormat.parse(value)
    new java.sql.Timestamp(parsedDate.getTime())
  }
)

val pattern = "dd-MMM-yy hh.mm.ss.S a"
val newDF = df.withColumn("timestampCol", myUDF(pattern)(df("stringCol"))).orderBy("timestampCol")

【讨论】：

@Daniel de Paula：感谢上述日期格式的模式，但这是如何工作的，即使日期是上午或下午？
@Shankar 模式中的小写“hh”指定小时应该在 0 到 12 之间。然后，模式中的最后一个“a”指定解析器将找到“AM”或“PM”，然后将定义正确的时间。这是该模式的文档：docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/text/…
@DanieldePaula：谢谢你的解释，还有一个问题，实际上转换后的时间戳没有正确显示毫秒，它总是为 0，即使我改变了几毫秒的输入，是什么期待一个？
@Shankar unix_timestamp 结果的精度以秒为单位，因此毫秒被截断。如果您真的需要以毫秒为单位的精度，您可能需要一个 udf，或者将数据帧转换为 Dataset[String] 以便您可以使用 map。
@DanieldePaula：谢谢，你的意思是我可以使用 DateTimeFormat 模式并将字符串转换为毫秒的时间戳吗？

【解决方案2】：

您也可以在将 string 转换为 timestamp 后使用 sort 函数：

   df.sort(unix_timestamp(df("dateColumn"), "dd-MMM-yy hh.mm.ss.S a").cast("timestamp"))
     .show(false)

【讨论】：

与我的回答几乎没有区别。 orderBy和sort基本相同，区别在于第一个可能用在spark withColumn 中使用。
事实上，这是我的目标。
看起来重点在于 sort 功能。此外，模式不正确，大写 H 表示 24 小时格式。