Spark Dataset中日期类型的值
在Spark中，Dataset是一种强类型的分布式数据集，它提供了对结构化和半结构化数据的高级操作。Dataset API是Spark 1.6版本引入的，它是对RDD API的增强和扩展。在Dataset中，日期类型的值是一种常见的数据类型，在处理时间序列数据和日期相关的计算时非常有用。
创建日期类型的值
在Spark中，可以使用java.sql.Date和java.sql.Timestamp类来表示日期和时间戳类型的值。可以使用toDF()方法将一个Java的List转换为Dataset，然后指定日期列的名称和数据类型，如下所示：
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import java.sql.Date
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Spark Dataset Date Example")
.master("local")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
val dates = List(Date.valueOf("2021-01-01"),
Date.valueOf("2021-01-02"),
Date.valueOf("2021-01-03"))
val dateDF = dates.toDF("date")
dateDF.show()
上述代码中，创建了一个包含三个日期的List，然后使用toDF()方法将其转换为Dataset，并指定了列名为"date"。最后，使用show()方法显示Dataset的内容。
操作日期类型的值
在Dataset中，可以使用函数和表达式来操作日期类型的值。Spark提供了一些内置的日期函数，例如year()、month()、day()等，可以用于提取日期的年份、月份和日份。
import org.apache.spark.sql.functions._
dateDF.select(year($"date")).show()
dateDF.select(month($"date")).show()
dateDF.select(dayofmonth($"date")).show()
上述代码中，使用select()方法选择需要的列，然后使用日期函数对日期进行操作。
除了内置的日期函数，还可以使用expr()方法来编写自定义的日期表达式。
dateDF.select(expr("date_add(date, 1)")).show()
dateDF.select(expr("date_sub(date, 1)")).show()
dateDF.select(expr("datediff(date, '2022-01-01')")).show()
上述代码中，使用date_add()和date_sub()函数可以对日期进行加减操作，datediff()函数可以计算两个日期之间的天数差。
过滤日期类型的值
在Dataset中，可以使用日期类型的值进行过滤操作。可以使用filter()方法根据条件来筛选出符合条件的日期。
dateDF.filter($"date" >= "2021-01-02" && $"date" <= "2021-01-03").show()
上述代码中，使用filter()方法筛选出日期在"2021-01-02"和"2021-01-03"之间的数据。
类图
下面是Dataset中日期类型的值的类图：
classDiagram
class java.sql.Date
class java.sql.Timestamp
总结
Spark Dataset提供了对日期类型的值进行操作的丰富功能。通过使用内置的日期函数和自定义的日期表达式，可以对日期进行加减、提取年月日等操作。同时，还可以使用日期类型的值进行过滤操作，筛选出符合条件的日期数据。日期类型的值在处理时间序列数据和日期相关的计算时非常有用。
