hadoop - 两个日期时间之间的 Spark / hive 时间

我想知道如何精确地获取2个日期时间之间的小时数。

有一个叫做datediff的函数，我可以用它来获取天数，然后转换为小时，但是这比我想要的精度要低。

我想在datediff之后建模的示例:

>>> df = sqlContext.createDataFrame([('2016-04-18 21:18:18','2016-04-19 19:15:00')], ['d1', 'd2'])
>>> df.select(hourdiff(df.d2, df.d1).alias('diff')).collect()
[Row(diff=22)]

最佳答案

尝试使用UDF这是示例代码，您可以修改为UDF返回所需的粒度。

from pyspark.sql.functions import udf, col
from datetime import datetime, timedelta
from pyspark.sql.types import LongType
def timediff_x():
    def _timediff_x(date1, date2):
        date11 = datetime.strptime(date1, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        date22 = datetime.strptime(date2, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        return (date11 - date22).days
    return udf(_timediff_x, LongType())

df = sqlContext.createDataFrame([('2016-04-18 21:18:18','2016-04-25 19:15:00')], ['d1', 'd2'])
df.select(timediff_x()(col("d2"), col("d1"))).show()

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|PythonUDF#_timediff_x(d2,d1)|
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关于hadoop - 两个日期时间之间的 Spark / hive 时间，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/37171544/