Spark 数据导入时的类型检测相关问题
Spark 可以读取文本，csv和rmdb中的数据，并且带有类型自动检测功能public final static String DATA_SEPARATOR_TAB = "\t";
session.read().format("csv").option("delimiter", Constants.DATA_SEPARATOR_TAB).option("inferSchema", "true").option("header", "true").option("encoding", charset).csv(path).toDF(columnNames).write().mode(mode).saveAsTable(tempTable);
红色属性决定spark是否自动探测数据类型，如果不开启自动探测，默认都是string
rdbms导入到spark中默认会类型探测和对应，但是在处理sqlserver的时间类型有问题
https://s1.运维网.com/wyfs02/M01/96/67/wKioL1khOy_jpf80AAA8Nr_A3tU901.png-wh_500x0-wm_3-wmp_4-s_2577005971.png
如上图所示
只有datetime可以被spark识别并存储为日期类型，其他的都落地成了String类型，所以在执行data_formate时因为要多做一步转换所以性能会差很多
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