我们从pyspark.sql.types模块中导入DecimalType,这是Spark中代表Decimal数据类型的类。 步骤4:使用cast方法转换为Decimal类型 接下来,实现将字符串转换为Decimal的关键步骤是使用cast方法。 # 使用cast方法转换到Decimal类型df_decimal=df.withColumn("value_as_decimal",df["value"].cast(DecimalType(10,2)))# 显示...
importorg.apache.spark.sql.Dataset;importorg.apache.spark.sql.Row;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;publicclassDecimalConversion{publicstaticvoidmain(String[]args){SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("Decimal Conversion").getOrCreate();Dataset<Row>df=spark.read().csv("data.csv")...
string, boolean, byte, short, int, long, float, double, decimal, date, timestamp. // Casts colA to integer.df.select(df("colA").cast("int"))Since1.3.0 第二种 def cast(to: DataType): Column Casts the column to a different data type. // Casts colA to IntegerType.import org.apac...
它不允许某些不合理的类型转换，如转换“`string`to`int`或`double` to`boolean`对于LEGACY策略 Spark允许类型强制，只要它是有效的'Cast' 这也是Spark 2.x中的唯⼀⾏为，它与Hive兼容。对于STRICT策略 Spark不允许任何可能的精度损失或数据截断 所以我们增加配置 spark.sql.storeAssignmentPolicy=LEGACY 之后能...
背景:A表的关联字段是bigint,B表的关联字段是string.关联之后出来的结果多了. 1.查看SQL的解析计划 explain select 13 as scenario_no -- 此处注释掉多余干扰部分,使解析计划看的比较清晰 from ( select purchase_item_id ,premium_before_discount ,account_id ,from_unixtime(unix_timestamp(gmt_modified)+36...
(2)DecimalType在Spark 1.2.0环境下使用时会出现异常:java.lang.ClassCastException: java.math.BigDecimal cannot be cast to org.apache.spark.sql.catalyst.types.decimal.Decimal,在Spark 1.5.0环境下可以正常使用,但需要将模块名称由“pyspark.sql”修改为“pyspark.sql.types”。
对于ANSI策略,Spark根据ANSI SQL执行类型强制。这种行为基本上与PostgreSQL相同 它不允许某些不合理的类型转换,如转换“`string`to`int`或`double` to`boolean` 对于LEGACY策略 Spark允许类型强制,只要它是有效的'Cast' 这也是Spark 2.x中的唯一行为,它与Hive兼容。
Hive1与Hive3在Decimal精度的处理上发生了变化，导致两个版本的Hive在进行Decimal类型的数据计算时存在...
publicMicrosoft.Spark.Sql.ColumnCast(stringto); 参数 to String 数据类型的字符串版本 返回 Column Column 对象 注解 支持的类型包括:“string”、“boolean”、“byte”、“short”、“int”、“long”、“float”、“double”、“decimal”、“date”、“timestamp”。
spark.sql("select name from people where age >= 20")analyzed:Project[name#6]+-Filter(age#7L>=cast(20asbigint))+-SubqueryAlias`people`+-Project[name#3ASname#6,age#4LASage#7L]+-SerializeFromObject[staticinvoke(classorg.apache.spark.unsafe.types.UTF8String,StringType,fromString,assertnotnu...