如何在Spark dataframe中添加带有当前日期的额外列

在Spark DataFrame中添加带有当前日期的额外列，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import current_date

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 读取数据源文件并创建DataFrame：

df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)

1. 使用withColumn方法添加额外列，并使用current_date函数获取当前日期：

df_with_date = df.withColumn("current_date", current_date())

1. 查看结果：

df_with_date.show()

在上述代码中，我们使用withColumn方法将名为"current_date"的额外列添加到DataFrame中，并使用current_date函数获取当前日期。最后，使用show方法查看添加了额外列的DataFrame。

Spark DataFrame中添加带有当前日期的额外列的优势是可以方便地对数据进行时间戳标记，以便后续分析和处理。这在许多应用场景中都非常有用，例如数据仓库、日志分析、数据挖掘等。

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参考链接：

• 腾讯云大数据产品
• Spark官方文档