网站的根目录,重庆做网络推广的公司,建筑装修,公司网站建设的方案在Apache Spark中#xff0c;spark.sql.legacy.timeParserPolicy是一个配置选项#xff0c;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#xff0c;日期和时间解析使用java.text.SimpleDateFormat#xff0c;它在解析…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.timeParserPolicyLEGACY ...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。
