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Spark_日期参数解析参数-spark.sql.legacy.timeParserPolicy

在Apache Spark中,spark.sql.legacy.timeParserPolicy是一个配置选项,它控制着时间和日期解析策略。此选项主要影响如何解析日期和时间字符串。

在Spark 3.0之前的版本中,日期和时间解析使用java.text.SimpleDateFormat,它在解析某些日期和时间格式时可能较为宽松。例如,它可能允许日期字符串中的月份部分超过12,或日期部分超过31,并尝试自动调整。这种宽松的解析方式在某些情况下可能会导致意外的结果。

从Spark 3.0开始,默认的解析策略变得更加严格,使用java.time.format.DateTimeFormatter来解析日期和时间格式。这种新的解析器严格遵守ISO标准,并且不会进行前面提到的自动调整。

spark.sql.legacy.timeParserPolicy 配置项可以设置为以下值:

  • LEGACY: 使用Spark 3.0之前的宽松解析策略。

  • CORRECTED: 使用Spark 3.0引入的新的严格解析策略。

  • EXCEPTION: 如果遇到无法解析的日期或时间字符串,则抛出异常。(不推荐,会导致作业中断)

例如,如果你想在Spark 3.0或更高版本中保持与以前版本相同的宽松解析行为,可以设置

spark.conf.set("spark.sql.legacy.timeParserPolicy", "LEGACY")

或者在启动Spark时通过传递配置参数来设置:

./bin/spark-submit --conf "spark.sql.legacy.timeParserPolicy=LEGACY" ...

如果你的代码中有日期和时间解析,并且你升级到了Spark 3.0或更高版本,那么你可能需要关注这个配置选项,以确保代码的兼容性和期望行为。如果你的日期和时间字符串格式严格并始终遵循ISO标准,或者你希望采用更严格的解析策略,那么你应该使用默认的CORRECTED策略。

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