在 sparkSQL 中使用“/”分隔符从原始数据加载日期列

Load Date Column from raw data with '/' separator in sparkSQL

我在 sparkSQL 中有数据类型为 DATE 的列 例如
CREATE TABLE ABC(startDate DATE, EndDate DATE....
我将数据加载为
LOAD DATA INPATH './input/user.txt' INTO TABLE ABC

在user.txt 数据就像

2016/06/12 2016/06/15 
2016/06/12 2016/06/15

但它加载数据为

null null
null null

如果是

2016-06-12 2016-06-15 
2016-06-12 2016-06-15

然后它会正确地获取数据。
日期分隔符为'/'时如何处理数据?
我不想替换输入文件中的分隔符。
请帮我。谢谢。

我以前在 Hive 中遇到过这个问题。我找到了解决方法。首先将它们加载为字符串而不是数据类型 DATE

例如:

CREATE TABLE ABC(startDate string, EndDate string....)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ']'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION './input/user.txt';

然后我使用字符串函数从上面的字段中提取 date/month/year。例如

select substr(date,1,4) as year,substr(date,6,1) as month .... from ABC

另一种方法是将“/”替换为“-”,然后将它们转换为 DATE 类型并使用 Date 函数

示例

select regexp_replace(startDate,'/','-') from ABC

以上就是Hive中的实现方式。要在 spark 中处理此问题,首先还要将它们作为字符串加载到数据框中。

val s1 = Seq(("2016/06/12", "2016/06/15" ), ("2016/06/12", "2016/06/15")).toDF("x", "y")
val result = s1.select(regexp_replace($"x","/", "-"),regexp_replace($"y","/", "-")).show()

result 
+----------+----------+
| startDate|   EndDate|
+----------+----------+
|2016-06-12|2016-06-15|
|2016-06-12|2016-06-15|
+----------+----------+

希望对您有所帮助。

我在 Spark 2.0 预览版上使用 SparkSQL 中的函数找到了另一种方法

TO_DATE(from_unixtime(unix_timestamp(regexp_replace(startDate , '/','-'),'MM-dd-yyyy'))) AS startDate 

我知道现在回答这个问题有点晚了,但是,在 SPARK 中,您还可以在选项中包含 dateFormat 而创建 table。 这会将您的日期格式从 2016/06/12 转换为 2016-06-12

CREATE TABLE IF NOT EXISTS ABC (
                startDate DATE,
                EndDate DATE,
                ...
        )
        using txt
        options(
        path "./input/user.txt",
        dateFormat "yyyy/MM/dd"
        )
select startDate, EndDate from ABC

结果: |开始日期 |结束日期 | |:------------|:--------| |2016-06-12 |2016-06-15| |2016-06-12 |2016-06-15|