Spark_Oracle_II_Spark高效处理Oracle时间数据：通过JDBC桥接大数据与数据库的分析之旅

接前文背景，

当需要从关系型数据库（如Oracle）中读取数据时，Spark提供了JDBC连接功能，允许我们轻松地将数据从Oracle等数据库导入到Spark DataFrame中。然而，在处理时间字段时，可能会遇到一些挑战，特别是在Oracle的DATE和TIMESTAMP类型与Spark SQL的日期时间类型之间进行转换时。

Spark通过JDBC读取Oracle基本配置

val jdbcUrl = "jdbc:oracle:thin:@hostname:port:sid"  
val connectionProperties = new java.util.Properties()  
connectionProperties.put("user", "username")  
connectionProperties.put("password", "password")  
connectionProperties.put("driver", "oracle.jdbc.driver.OracleDriver")  val df = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "your_table", connectionProperties)  df.show()

时间转换

我一开始的续期就是将timestamp类型的且格式为yyyy-mm-dd hh:mm:ss字段转换为特定格式的字符串yyyy-MM-dd的将date类型,这是我最直接的需求。

我是从Oracle读取出来，在Oracle中字段的类型就是Date,格式是yyyy-mm-dd,但是通过这个spark连接jdbc读取出来，就变成了yyyy-mm-dd hh:mm:ss，字段类型也发生了专变成了timestamp类型，导致后面的处理报错。

误区：我们不能直接将TIMESTAMP类型转换成DateType的同时还保持yyyy-MM-dd的字符串格式，因为DateType在Spark SQL中代表的是没有时间的日期（即只包含年、月、日），但是我们可以迂回啊！

解决思路：

   //1、先把TIMESTAMP转换为String格式的yyyy-mm-dd
val dfWithStringDate = df.withColumn("stat_date", date_format(col("stat_date"), "yyyy-MM-dd"))  //2、再把String格式的yyyy-mm-dd转为Date类型.withColumn("stat_date", to_date(col("stat_date")))

这样得到了一个既包含DateType日期字段也包含StringType（yyyy-MM-dd格式）日期字段的DataFrame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

如有其他理解，欢迎交流。