ℕʘʘ*_*ḆḽḘ 3 timestamp hive r apache-spark sparklyr
我有一些unix时间,我转换为时间戳sparklyr,由于某些原因我还需要将它们转换为字符串.
不幸的是,似乎在转换为字符串时hive转换为EST(我的语言环境).
df_new <- spark_read_parquet(sc, "/mypath/parquet_*",
overwrite = TRUE,
name = "df_new",
memory = FALSE,
options = list(mergeSchema = "true"))
> df_new %>%
mutate(unix_t = from_utc_timestamp(timestamp(t) ,'UTC'),
date_str = date_format(unix_t, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss z'),
date_alt = to_date(from_utc_timestamp(timestamp(t) ,'UTC'))) %>%
select(t, unix_t, date_str, date_alt) %>% head(5)
# Source: lazy query [?? x 4]
# Database: spark_connection
t unix_t date_str date_alt
<dbl> <dttm> <chr> <date>
1 1419547405. 2014-12-25 22:43:25 2014-12-25 17:43:25 EST 2014-12-25
2 1418469714. 2014-12-13 11:21:54 2014-12-13 06:21:54 EST 2014-12-13
3 1419126103. 2014-12-21 01:41:43 2014-12-20 20:41:43 EST 2014-12-20
4 1419389856. 2014-12-24 02:57:36 2014-12-23 21:57:36 EST 2014-12-23
5 1418271811. 2014-12-11 04:23:31 2014-12-10 23:23:31 EST 2014-12-10
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你可以看到两者date_str并date_alt使用EST时区.我需要UTC在这里.我怎样才能做到这一点?
谢谢!
从Hive函数引用中,date_format使用Java的SimpleDateFormat,我相信它总是默认为JVM时区,这就解释了为什么这会为你提供一个转换为你的时区的字符串.
一种选择是检测时区并手动添加小时以获得UTC.
另一种选择是使用lubridate具有spark_apply():
sdf_len(sc, 1) %>%
mutate(unix_t = from_utc_timestamp(timestamp(1522371003) , 'UDT')) %>%
spark_apply(
function(e) {
dplyr::mutate(
e,
time_str = as.character(
lubridate::with_tz(
as.POSIXct(unix_t, origin="1970-01-01"),
"GMT"
)
)
)
},
columns = c("id", "unix_t", "time_str"))
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