数据处理生产环境_spark获取df列当前日期的前一天日期

需求描述：

我现在有一个dataframe,名为dfin,样例数据如下

a1_id_lxh	a2_PH	time
比亚迪_汉	123	2023-11-15 12:12:23
比亚迪_汉	125	2023-11-15 13:14:51
比亚迪_汉	123	2023-11-15 12:13:23
比亚迪_汉	126	2023-11-16 14:12:34
比亚迪_秦	231	2023-11-15 14:12:28
比亚迪_秦	234	2023-11-16 16:12:51
比亚迪_秦	231	2023-11-15 12:13:51
比亚迪_秦	231	2023-11-15 12:14:51

        现在我每天接入实时数据，保存在库里，时间为最近时间的两天数据，比如今天是20号，数据库里存的数据就是19号，20号的数据，现在我要进行跑批任务，将数据库里的19号的数据离线跑批进行部分逻辑处理后，增加的存入

代码

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Dateval spark = SparkSession.builder.appName("DateSubtraction").getOrCreate()import spark.implicits._
//测试data,实际生产中我们接前序dataframe
//20231121_lxh
//https://blog.csdn.net/qq_52128187?type=blog
val data = Seq(("比亚迪_汉", 123, "2023-11-15 12:12:23"),("比亚迪_汉", 125, "2023-11-15 13:14:51"),("比亚迪_汉", 123, "2023-11-15 12:13:23"),("比亚迪_汉", 126, "2023-11-16 14:12:34"),("比亚迪_秦", 231, "2023-11-15 14:12:28"),("比亚迪_秦", 234, "2023-11-16 16:12:51"),("比亚迪_秦", 231, "2023-11-15 12:13:51"),("比亚迪_秦", 231, "2023-11-15 12:14:51")
)
//以此为例
val df = data.toDF("a1", "a2", "time")val dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd")
val currentDate = dateFormat.format(new Date())val dfinWithNewColumn = df.withColumn("date_subtracted", date_sub(to_date($"time"), 1))dfinWithNewColumn.show()
//后面在处理的话直接转为创建临时表或者再进行后续操作即可
//https://blog.csdn.net/qq_52128187?type=blog

输出结果

a1	a2	time	date_subtracted
比亚迪_汉	123	2023-11-15 12:12:23	2023-11-14 12:12:23
比亚迪_汉	125	2023-11-15 13:14:51	2023-11-14 13:14:51
比亚迪_汉	123	2023-11-15 12:13:23	2023-11-14 12:13:23
比亚迪_汉	126	2023-11-16 14:12:34	2023-11-15 14:12:34
比亚迪_秦	231	2023-11-15 14:12:28	2023-11-14 14:12:28
比亚迪_秦	234	2023-11-16 16:12:51	2023-11-15 16:12:51
比亚迪_秦	231	2023-11-15 12:13:51	2023-11-14 12:13:51
比亚迪_秦	231	2023-11-15 12:14:51	2023-11-14 12:14:5