如何在spark scala中验证数据框列中的日期格式

Question

我有一个包含一个DateTime列和许多其他列的数据框架。

我所要做的就是解析这个DateTime列值并检查格式是否为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"。如果是这样，那么我希望这些有效的记录在一个数据帧中。

如果DateTime列的值不是"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式。我希望那些无效的记录在其他数据框中。

谢谢。

Answer 1

您可以使用filter()来获取数据框中的valid/invalid记录。从scala的角度来看，这段代码可以改进。

  val DATE_TIME_FORMAT = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
  def validateDf(row: Row): Boolean = try {
    //assume row.getString(1) with give Datetime string
    java.time.LocalDateTime.parse(row.getString(1), java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern(DATE_TIME_FORMAT))
    true
  } catch {
    case ex: java.time.format.DateTimeParseException => {
      // Handle exception if you want
      false
    }
  }

val session = SparkSession.builder
  .appName("Validate Dataframe")
  .getOrCreate
val df = session. .... //Read from any datasource
import session.implicits._ //implicits provide except() on df  
val validDf = df.filter(validateDf(_))
val inValidDf = df.except(validDf)

Answer 2

这里我们定义了一个函数来检查String是否与您的格式要求兼容，并且我们将列表划分为兼容/非块。这些类型显示了完整的包名，但是您当然应该使用import语句。

val fmt = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
val df = java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern(fmt)
def isCompatible(s: String) = try {
  java.time.LocalDateTime.parse(s, df)
  true
} catch {
  case e: java.time.format.DateTimeParseException => false
}
val dts = Seq("2016-11-07 15:16:17", "2016-11-07 24:25:26")
val yesNo = dts.partition { s => isCompatible(s) }
println(yesNo)

Answer 3

使用选项("dateFormat"， "MM/dd/yyyy")验证数据框中的日期字段。它将丢弃无效的行。

 val df=spark.read.format("csv").option("header", "false").
            option("dateFormat", "MM/dd/yyyy").
            schema(schema).load("D:/cca175/data/emp.csv")