在应用datediff转换后，Spark中的Dataframe返回"d1: Unit = ()“

在Spark中，Dataframe是一种分布式数据集，它以表格形式组织数据，并提供了丰富的操作和转换方法。在应用datediff转换后，Spark中的Dataframe返回"d1: Unit = ()"的含义是该转换操作返回了一个Unit类型的结果，表示该操作执行成功但没有返回具体的结果。

在Spark中，datediff函数用于计算两个日期之间的天数差异。它接受两个日期列作为参数，并返回一个新的列，其中包含两个日期之间的天数差异。

下面是一个示例代码，展示了如何在Spark中使用datediff函数：

import org.apache.spark.sql.functions.datediff
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("DateDiffExample")
  .getOrCreate()

// 创建一个包含日期列的Dataframe
val df = spark.createDataFrame(Seq(
  ("2022-01-01"),
  ("2022-01-03"),
  ("2022-01-05")
)).toDF("date")

// 将日期列转换为日期类型
val dateColumn = df.select($"date", to_date($"date").as("date"))

// 计算日期差异并添加新列
val result = dateColumn.withColumn("date_diff", datediff(current_date(), $"date"))

// 显示结果
result.show()

上述代码中，我们首先创建了一个包含日期列的Dataframe。然后，使用to_date函数将日期列转换为日期类型。接下来，使用datediff函数计算当前日期与每个日期之间的天数差异，并将结果添加为新列。最后，使用show方法显示结果。

关于Spark中的datediff函数的更多信息，您可以参考腾讯云的Spark SQL文档：datediff函数。

请注意，以上答案仅针对Spark中的Dataframe返回"d1: Unit = ()"的情况，如果问题有进一步的背景或要求，请提供更多详细信息，以便我能够给出更准确和全面的答案。