Datum und Zeit

Notebook

Das folgende Notebook enthält Beispiele für die Verwendung wichtiger Datums- und Zeitfunktionen in SQL:

Date and Time with SQL - Databricks

Datumsformate in Spark 3.x

Mit der Einführung von Spark 3.0 wurden auch neue Formatierungsmuster für Datum- und Zeitwerte eingeführt. Eine Übersicht der aktuell gültigen Muster finden ihr hier:

Datetime patterns - Spark 3.2.1 Documentation

Wir können jederzeit die alten Formatierungsmuster verwenden, indem wir den folgenden Scala-Befehl ausführen. Das alte Format ist dann im Kontext des aktuellen Notebooks und seiner laufenden Session gültig:

spark.conf.set("spark.sql.legacy.timeParserPolicy","LEGACY")

Alternativ können wir den Befehl auch direkt als SQL-Befehl ausführen:

set spark.sql.legacy.timeParserPolicy=LEGACY

Zeitdifferenzen in Sekunden, Minuten oder Stunden

Unten sehen wir ein Beispiel für die Berechnung von Zeitdifferenzen auf Basis von 2 Zeitstempeln:

select
  id,
  date,
  date_previous_homicide,
  bigint(date) - bigint(date_previous_homicide) as seconds_between,
  (bigint(date) - bigint(date_previous_homicide)) / 60 as minutes_between,
  (bigint(date) - bigint(date_previous_homicide)) / 60 / 60 as hours_between  
from
  (
    select
      id,
      date,
      lag(date) over (
        order by
          date
      ) as date_previous_homicide,
      block
    from
      crimes_chicago
    where
      PrimaryType = "HOMICIDE"
    order by
      date
  )