在《Hive内置数据类型》文章中，我们提到了Hive内置数据类型由基本数据类型和复杂数据类型组成。今天的话题是Hive数据类型之间的转换。同Java语言一样，Hive也包括隐式转换（implicit conversions）和显式转换（explicitly conversions）。 Hive在需要的时候将会对numeric类型的数据进行隐式转换。比如我们对两个不同数据类型的数字进行比较，假如一个数据类型是INT型，另一个是SMALLINT类型，那么SMALLINT类型的数据将会被隐式转换地转换为INT
在《Hive内置数据类型》文章中，我们提到了Hive内置数据类型由基本数据类型和复杂数据类型组成。今天的话题是Hive数据类型之间的转换。同Java语言一样，Hive也包括隐式转换（implicit conversions）和显式转换（explicitly conversions）。 Hive在需要的时候将会对numeric类型的数据进行隐式转换。比如我们对两个不同数据类型的数字进行比较，假如一个数据类型是INT型，另一个是SMALLINT类型，那么SMALLINT类型的数据将会被隐式转换地转换为INT类型，这个到底和Java中的一样；但是我们不能隐式地将一个 INT类型的数据转换成SMALLINT或TINYINT类型的数据，这将会返回错误，除非你使用了CAST操作。 任何整数类型都可以隐式地转换成一个范围更大的类型。TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,FLOAT和STRING都可以隐式地转换成DOUBLE；是的你没看出，STRING也可以隐式地转换成DOUBLE！但是你要记住，BOOLEAN类型不能转换为其他任何数据类型！
在《Hive内置数据类型》文 章中，我们提到了Hive内置数据类型由基本数据类型和复杂数据类型组成。今天的话题是Hive数据类型之间的转换。同Java语言一样，Hive也包括 隐式转换（implicit conversions）和显式转换（explicitly conversions）。 Hive在需要的时候将会对numeric类型的数据进行隐式转换。比如我们对两个不同数据类型的数字进行比较，假如一个数据类型是INT型，另一个 是SMALLINT类型，那么SMALLINT类型的数据将会被隐式转换地转换为INT类型，这个到底和Java中的一样；但是我们不能隐式地将一个 INT类型的数据转换成SMALLINT或TINYINT类型的数据，这将会返回错误，除非你使用了CAST操作。
最近解决了一个生产 SQL 慢查询的问题，排查问题之后发现一些比较隐匿且容易忽略的问题。
很多人说这个异常是spring版本和jdk版本不一致导致的，其实不然你可以运行一下这一段代码
领域对象（domain）中的所有属性不能出现java.sql包下的东西！即不能使用java.sql.Date；该包下的时间日期类型必须是java.util包下的
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一般的数据库中，DATE字段仅仅表示日期，不包括日期信息，而Oracle数据库中的DATE数据类型是包括日期、时间的，对于不同的Oracle jdbc驱动版本，对于该问题的处理都有些区别。 最近使用 ORACLE 10G，时间字段因需求，设为了DATE类型，发现hibernate用native SQL 查询或ibatis获取result.getObject()的时候显示不了时分秒，原来是JDBC驱动自动把date映射为 Java.sql.date，故截断了时分秒信息，如果你使用9i或者11g 的驱动程序，就
认真生活，因为生活只有一次 格式化函数 to_char: 函数 返回 描述 例子 to_char(timestamp, text) text 把 timestamp 转换成 string to_char(timestamp 'now','HH12:MI:SS') to_char(int, text) text 把 int4/int8 转换成 string to_char(125, '999') to_char(float, text) text 把 float4/float8 转换成 string to_
将BIGINT类型的日期或者VARCHAR类型的日期转换成TIMESTAMP类型。
1. 将时间戳转换成日期格式 function timestampToTime(timestamp) { var date = new Date(timestamp * 1000);/
Select UNIX_TIMESTAMP(‘2006-11-04 12:23:00’);
round:按指定精度对十进制数四舍五入,如:round(45.923, 1),结果,45.9
这篇文章主要介绍 Hive 的一些内置函数，其目的在于了解和知道大概有哪些内置函数，以及我们能够做哪些操作。
一个SCN值总是发生在某一个特定的时刻，只不过由于粒度的不一样，通常会存在多个SCN对应同一个时间戳的情况。Oracle 10g提供了两个新函数用于SCN和时间戳进行相互转换，这两个函数分别是SCN_TO_TIMESTAMP和TIMESTAMP_TO_SCN，通过对SCN和时间戳进行转换，极大地方便了Oracle的很多备份和恢复过程：
它支持传统的UNIX时间戳可选纳秒的精度。它支持的java.sql.Timestamp格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fffffffff和格式YYYY-MM-DD HH:MM:ss.ffffffffff。
Hive支持原始数据类型和复杂类型，原始类型包括数值型，Boolean，字符串，时间戳。复杂类型包括数组，map，struct。下面是Hive数据类型的一个总结：
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/149939.html原文链接：https://javaforall.cn
大家好，又见面了，我是全栈君 var myDate = new Date(); myDate.getYear(); //获取当前年份(2位) myDate.getFullYear(); //获取完整的
注：方法2时，需要先用unix_timestamp()方法将数据转换成时间戳格式，再用from_unixtime()方法将时间戳转换成自定义格式时间字符串。直接用from_unixtime()方法转换出来的数据NULL。
Timestamp是pandas用来替换python datetime.datetime的 可以使用to_datetime函数把数据转换成Timestamp类型
了解Hive数据类型 ，是Hive编程的基础。使用hive建表，首先要明白hive常用的数据类型有哪些，可以存储哪些类型的数据。其实Hive支持关系型数据库中的大多数基本数据类型，且同时支持关系型数据库中少见的3种集合数类型（STRUCT,MAP,ARRAY）。然而学习技术最好的方式之一就是去查看官方文档。
同now()函数不同的是，now()在执行开始时得到，sysdate()在函数执行时动态得到。
可参考https://blog.csdn.net/qq_37591637/article/details/90319229
因工作需要，经常跟时间戳打交道，但是因为它仅仅是一个数字，我们很难直接看出它有什么意义，或两个时间戳之间究竟差了多长的间隔。于是从MSDN for Visual Studio6上找到了时间戳转换成日期时间的算法。本文除介绍这一算法外，还提供一个示例代码。
org.springframework.format.Formatter只能做String类型到其他类型的转换。
开发中经常会对时间格式处理，对于时间数据，比如2019-02-28 10:23:29，有时需要日期与时间戳进行相互转换，在Python3中主要用到time模块，相关的函数如下：
使用过Impala的同学都知道，impala默认对于timestamp都是当成UTC来处理的，并不会做任何的时区转换。这也就是说，当你写入一个timestamp的数据时，impala就会把它当成是UTC的时间存起来，而不是本地时间。但是Impala同时又提供了use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions和convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps这两个参数来处理timestamp的时区问题。convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps这个参数主要是用来处理hive写parquet文件，impala读取的问题，本文暂不展开，这里主要介绍下use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions这个参数的作用。首先，我们来看下官方的解释： The --use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions setting affects conversions from TIMESTAMP to BIGINT, or from BIGINT to TIMESTAMP. By default, Impala treats all TIMESTAMP values as UTC, to simplify analysis of time-series data from different geographic regions. When you enable the --use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions setting, these operations treat the input values as if they are in the local time zone of the host doing the processing. See Impala Date and Time Functions for the list of functions affected by the --use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions setting. 简单来说，就是开启了这个参数之后（默认false，表示关闭），当SQL里面涉及到了timestamp->bigint/bigint->timestamp的转换操作时，impala会把timestamp当成是本地的时间来处理，而不是UTC时间。这个地方听起来似乎很简单，但是实际理解起来的时候非常容易出错，这里笔者将结合自己的实际测试结果来看一下use_local_tz_for_unix_timestamp_conversions这个参数究竟是如何起作用的。
/** * 时间工具类 */ /** * 获取现在的时间戳（精确到s） * 使用：new Date().nowTimestamp * @type {number} */ Date.prototype.nowTimestamp = Date.parse(new Date()) / 1000; /** * 时间戳转换成Date * 使用：new Date().timestampToDate(1493890419) * @param timestamp * @returns {*} */
1 // 时间戳转换成日期 2 function timestampToTime(timestamp) { 3 var date = new Date(timest
package com.pts.peoplehui.utils; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.Locale; public class DateUtils { public static String getTodayDateTime() { SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat(“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”, Locale.getDefault()); return format.format(new Date()); } /** * 掉此方法输入所要转换的时间输入例如（”2014年06月14日16时09分00秒”）返回时间戳 * * @param time * @return */ public String data(String time) { SimpleDateFormat sdr = new SimpleDateFormat(“yyyy年MM月dd日HH时mm分ss秒”, Locale.CHINA); Date date; String times = null; try { date = sdr.parse(time); long l = date.getTime(); String stf = String.valueOf(l); times = stf.substring(0, 10); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return times; } public static String getTodayDateTimes() { SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat(“MM月dd日”, Locale.getDefault()); return format.format(new Date()); } /** * 获取当前时间 * * @return */ public static String getCurrentTime_Today() { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(“yyyy-MM-dd-HH-mm-ss”); return sdf.format(new java.util.Date()); } /** * 调此方法输入所要转换的时间输入例如（”2014-06-14-16-09-00″）返回时间戳 * * @param time * @return */ public static String dataOne(String time) { SimpleDateFormat sdr = new SimpleDateFormat(“yyyy-MM-dd-HH-mm-ss”, Locale.CHINA); Date date; String times = null; try { date = sdr.parse(time); long l = date.getTime(); String stf = String.valueOf(l); times = stf.substring(0, 10); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();
最近有个需求，要将Oracle中一些表迁移到Greenplum中，其中涉及到数据类型的转换，在网上没找到映射表，特查阅资料找到此映射表，并分享出来，来源于《Greenplum从大数据战略到实现》一书。
SELECT count(*),avg(salary) FROM employees;
时间格式对于任何一个工程师来说都是绕不开的知识，爬虫工程师同样如此。爬虫工程师要将不同网站的相同类型内容存放在同一个数据表当中，常见的有：
Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储(HDFS)和处理(MapReduce或Spark)海量结构化数据，大多数公司都应用到Hive。
在我们SQL中一般支持三种数据类型。 date：日历日期，包括年（四位），月和日。 time: 一天中的时间，包括小时，分和秒。可以用变量time(p)来表示秒的小数点后的数字位数（默认是0）。 通过制定 time with timezone,还可以把时区信息连同时间一起存储。 timestamp: date 和 time的组合。 可以用变量timestamp(p)来表示秒的小数点后的数字位数（这里默认值为6）。如果指定with timezone，则时区信息也会被存储 日期和时间类型的值可按如下方式说明：
得到的结果：1280977330000 注意：这里得到的结果将后三位（毫秒）转换成了000显示，使用时可能会出现问题。例如动态添加页面元素id的时候，不建议使用。
在Oracle中，一般使用 integer、 int或者 number(N)，MySQL 也支持 integer 和 int，但不支持 number 或 number(N) 的类型。
MySQL 中有非常多的日期函数，但是使用到比较多的就是 DATE_FORMAT(), FROM_UNIXTIME() 和 UNIX_TIMESTAMP() 这三个，DATE_FORMAT() 把日期进行格式化，FROM_UNIXTIME() 把时间戳格式化成一个日期，UNIX_TIMESTAMP() 正好想法，把日期格式化成时间戳。下面就介绍下他们之间详细的使用过程：
Hive表中存储的Timestamp类型的字段显示日期与Impala中查询出来的日期不一致。
经常会踫到这样的场景需求：自定义时间从MySql流水月表中SELECT出来数据到excel报表文件中，所以自己写了这个shell脚本来处理。
在这一路学习过来，每次不管看书还是网上看的资料，对于MySQL数据类型中的时间日期类型总是一扫而过，不曾停下来认认真真的研究学习。最近看了一本关于MySql的书籍，打算全面的学习研究一遍。
> MongoDB 对于文档的格式并没有强制性的要求, 同一个集合中存储的文档, 字段的个数和数据类型都可以不同, 对与文档的格式没有强制性的要求是 MongoDB 的一大优势, 但是同时也增加了数据消费端的使用难度, 因为我们在使用数据的时候, 有可能同一个字段取出来的数据类型是不同的, 这样非常不利于我们后续操作, 所以也正是因为如此, MongoDB 在 4.0 中 推出了 $convert 数据类型转换操作符, 通过 $convert 数据类型转换操作符, 我们可以将不同的数据类型转换成相同的数据类型, 以便于后续我们在使用数据的过程中能够统一对数据进行处理
select sysdate from dual; select current_date from dual; select current_timestamp from dual;
本文实例讲述了Android开发中日期工具类DateUtil。分享给大家供大家参考，具体如下：
使用 SimpleDateFormat 类的 format(date) 方法来格式化时间
在搞数据库时，发现有这样的一个字段，类型是NUMBER(38)，查看了一下里面的数据，都是这样的，
该处理器执行SQL语句，返回avro格式数据。处理器使用流式处理，因此支持任意大的结果集。处理器可以使用标准调度方法将此处理器调度为在计时器或cron表达式上运行，也可以由传入的流文件触发。SQL语句来源可以来自该处理器属性SQL select query，也可以来自上一个处理器的输出流（UTF-8格式）（GenerateTableFetch，ConvertJsonToSql等等生成的流内容中的SQL语句，类似于insert into。。。value （？。。。），这个？的值是存在于流属性中的：sql.args.N.value sql.args.N.type ，ExecuteSQL会自动装配并执行）
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
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