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如何在Spark SQL中格式化日期？

在Spark SQL中，可以使用日期函数和格式化字符串来格式化日期。

要格式化日期，可以使用date_format函数。该函数接受两个参数：日期列和格式化字符串。格式化字符串使用Java的日期格式规范。

下面是一个示例，演示如何在Spark SQL中格式化日期：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "2022-01-01"),
  (2, "2022-02-01"),
  (3, "2022-03-01")
)).toDF("id", "date")

val formattedDF = df.withColumn("formatted_date", date_format(col("date"), "yyyy/MM/dd"))

formattedDF.show()

输出结果如下：

+---+----------+--------------+
|id |date      |formatted_date|
+---+----------+--------------+
|1  |2022-01-01|2022/01/01    |
|2  |2022-02-01|2022/02/01    |
|3  |2022-03-01|2022/03/01    |
+---+----------+--------------+

在上述示例中，我们使用date_format函数将日期列date格式化为yyyy/MM/dd的形式，并将结果存储在新的列formatted_date中。

需要注意的是，Spark SQL支持的日期格式化字符串与Java的日期格式规范相同。可以根据需要自定义格式化字符串，例如"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"、"MM/dd/yyyy"等。

关于Spark SQL的日期函数和格式化字符串的更多信息，可以参考腾讯云的文档：Spark SQL日期和时间函数。

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