Spark根据时间戳中的时间间隔向数据集中添加列

是指在Spark中，可以通过时间戳的差值来计算时间间隔，并将该时间间隔作为新的列添加到数据集中。

具体实现的步骤如下：

1. 首先，需要将时间戳列转换为Spark支持的时间格式，例如Unix时间戳或者字符串格式的时间戳。
2. 然后，可以使用Spark提供的函数来计算时间间隔，例如使用datediff函数计算两个日期之间的天数差，或者使用unix_timestamp函数将时间戳转换为Unix时间戳。
3. 接下来，可以使用withColumn函数将计算得到的时间间隔作为新的列添加到数据集中。例如，可以使用以下代码将时间间隔列命名为"interval"并添加到数据集中：

from pyspark.sql.functions import datediff, to_date

df = df.withColumn("interval", datediff(to_date("timestamp2"), to_date("timestamp1")))

其中，"timestamp1"和"timestamp2"是时间戳列的名称。