PySpark - Spark SQL：如何将具有 UTC 偏移量的时间戳转换为 epoch/unixtime？

Question

如何使用 Spark SQL 或 PySpark 将 2019-08-22T23:57:57-07:00 格式的时间戳转换为 unixtime？

我知道的最相似的功能是unix_timestamp()它不接受带有 UTC 偏移量的上述时间格式。

关于我如何最好使用 Spark SQL 或 PySpark 的任何建议？

谢谢

Answer 1

本例中的javaSimpleDateFormat pattern for ISO 8601time zone为XXX.

因此您需要使用 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssXXX 作为格式字符串。

SparkSQL

spark.sql(
    """select unix_timestamp("2019-08-22T23:57:57-07:00", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssXXX") 
    AS epoch"""
).show(truncate=False)
#+----------+
#|epoch     |
#+----------+
#|1566543477|
#+----------+

Spark DataFrame

from pyspark.sql.functions import unix_timestamp

df = spark.createDataFrame([("2019-08-22T23:57:57-07:00",)], ["timestamp"])
df.withColumn(
    "unixtime", 
    unix_timestamp("timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssXXX")
).show(truncate=False)
#+-------------------------+----------+
#|timestamp                |unixtime  |
#+-------------------------+----------+
#|2019-08-22T23:57:57-07:00|1566543477|
#+-------------------------+----------+

---

请注意，pyspark 只是 spark 的包装器 - 通常我发现 scala/java 文档比 python 文档更完整。以后可能会有用。