Hive和sparksql中的dayofweek

最新推荐文章于 2025-07-22 19:37:19 发布

hjw199089

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分类专栏： [1]Hive

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[1]Hive 专栏收录该内容

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dayofweek在hive2.2.0开始支持
低版本的sparksql和hive中可用以下方式实现

 select 7- datediff(next_day('2018-03-12',"Sunday"),'2018-03-12').  
 select date_format('2018-03-12' ,'u').   
 select date_format(from_unixtime(unix_timestamp('20180313','yyyyMMdd'),'yyyy-MM-dd'),'u')

参考
Hive UDF
sparksql function

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24. Spark SQL 的日期函数 dayofweek ，返回的天数，不是国人习惯的日期，改写方法。

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24. Spark SQL 的日期函数 dayofweek ，返回的天数，不是国人习惯的日期，改写方法。参考官方文档解释：https://people.apache.org/~pwendell/spark-nightly/spark-master-docs/latest/api/sql/#dayofweek https://www.cnblogs.com/chenzechao/p/93...

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Hive和Spark SQL是两种用于处理大数据的SQL查询引擎。Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，它使用类似于SQL的查询语言HiveQL来查询和分析数据。Hive将查询转换为MapReduce任务来执行。相比之下，Spark SQL是Apache Spark的一个模块，它提供了一个用于处理结构化数据的高级数据处理接口。Spark SQL支持使用SQL查询和DataFrame API进行数据分析，并且可以在内存中进行快速计算，因为它使用了RDD（弹性分布式数据集）来处理数据。 Hive和Spark SQL在功能和用途上有一些区别。Hive主要用于批处理和离线分析，适用于大规模数据的处理。它可以处理结构化和半结构化数据，并且支持复杂的查询和数据转换操作。而Spark SQL则更适合于实时数据处理和交互式查询。它可以处理结构化数据，并且具有更快的查询速度和更低的延迟，因为它将数据存储在内存中。总的来说，Hive和Spark SQL都是用于处理大数据的SQL查询引擎，但它们在功能和用途上有一些区别。选择使用哪个取决于具体的需求和场景。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [hive sql 和 spark sql的区别](https://blog.youkuaiyun.com/m0_67401499/article/details/126102533)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [HiveSQL和SparkSQL的区别和联系](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44870066/article/details/125457965)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]