//天数时间差
table.select(datediff(table.col("Start Time"), table.col("End Time"))).show()
//描述时间差
import org.apache.spark.sql.functions._
//For $notation columns // Spark 2.0
import spark.implicits._
table.withColumn("date_diff", 
   (unix_timestamp($"Start Time") - unix_timestamp($"End Time"))
).show()
                    //天数时间差table.select(datediff(table.col("Start Time"), table.col("End Time"))).show()//描述时间差import org.apache.spark.sql.functions._//For $notation columns // Spark 2.0import spark.implicits._table.withColumn("date_diff",    (unix_timestamp($"Start
import org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.Window
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
//连续活跃用户案例
//求连续登录天数大于或等于两天的用户记录
object ContenueActiveUser_SQL {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
				
SQL、Pandas和Spark都是常用的数据查询工具，它们各自有不同的优缺点。
SQL是一种结构化查询语言，可以用于关系型数据库的查询操作。SQL具有简单易学、语法规范、查询速度快等优点，但是对于大数据量的查询操作，SQL的性能会受到限制。
Pandas是Python中的一个数据分析库，可以用于数据的清洗、转换、分析和可视化等操作。Pandas具有灵活性高、易于使用、支持多种数据格式等优点，但是对于大数据量的查询操作，Pandas的性能也会受到限制。
Spark是一种分布式计算框架，可以用于大数据量的处理和分析。Spark具有高性能、可扩展性强、支持多种数据源等优点，但是对于小数据量的查询操作，Spark的性能可能会受到影响。
综上所述，SQL适合于关系型数据库的查询操作，Pandas适合于小数据量的数据分析操作，Spark适合于大数据量的处理和分析操作。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的工具进行数据查询操作。