sparksql的日期问题

Question

sparksql的日期问题。An error occurred while calling o183.pyWriteDynamicFrame. You may get a different result due to the upgrading to Spark >= 3.0

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Spark SQL中处理日期问题时遇到 "An error occurred while calling o183.pyWriteDynamicFrame. You may get a different result due to the upgrading to Spark >= 3.0" 这样的错误，可能是因为您在处理日期类型数据时，所使用的函数或者方法与Spark 3.0及更高版本不兼容。

Spark 2.x和Spark 3.0在日期时间API上有一些变化。在Spark 3.0中，org.apache.spark.sql.functions.date_format被弃用了，取而代之的是使用to_date、from_unixtime、date_add, date_sub等新函数。

如果您能提供更具体的问题描述（例如错误发生的具体代码片段），我可以给出更针对性的解决方案。但基于目前的信息，这里有一个例子展示了如何将Unix时间戳转换为日期，并解决这个问题：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, from_unixtime, to_date

# 假设df是您的DataFrame，包含一个名为timestamp的列，存储Unix时间戳
df = spark.createDataFrame([(1649750400,), (1649754000,)], ["timestamp"])

# 将Unix时间戳转换为日期
df = df.withColumn("date", from_unixtime(col("timestamp"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))

# 如果您需要特定格式的日期，可以进一步转换
df = df.withColumn("formatted_date", to_date(df["date"]))

# 显示结果
df.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个SparkSession，然后定义了一个包含Unix时间戳的DataFrame。接着，我们使用from_unixtime函数将时间戳转换为日期，然后使用to_date函数将其转换为Spark SQL中的日期类型。

如果您的问题是关于写入数据到某个目标（如Parquet或CSV文件）时发生的，确保您使用了正确的写入方式。例如，使用write.format("parquet").mode("overwrite").save("/path/to/save")这样的语句。

如果问题依然存在，请提供更多的上下文信息，以便我能给出更精确的解答。