importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._valspark=SparkSession.builder().appName("String to Double").getOrCreate()valdata=spark.read.text("input.txt")defstringToDouble(str:String):Double={try{str.toDouble}catch{case_:NumberFormatException=>0.0}}valdfWithDoubl...
在上面的代码中,首先将String转换为Java的BigDecimal类型,然后使用setScale方法设置要保留的小数位数(15位),并选择舍入模式(这里使用四舍五入)。最后,使用doubleValue方法将结果转换为Double类型。 总结 在使用SparkSQL进行String到Double的转换时,由于浮点数的精度限制,可能会导致精度丢失。为了解决这个问题,可以使用Spark...
fill() 使用一个固定值来填充数组。 filter() 检测数值元素，并返回符合条件所有元素的数组。 find(...
val tupleSum: RDD[(String, Double)] = linesRdd.map(line => (line.split(" ")(4),line.split(" ")(5).toDouble)).filter(line => line._1.equals("chinese")).reduceByKey((x, y)=> x+y).map(line => (line._1,line._2 / peopleSum)) tupleSum.foreach(x => println("语文平均...
getString(1) val woe: Double = row.getDouble(2) ruleMap += (colName+"-"+bucket -> woe) } val newRdd = dataset.toDF.rdd.map{ row=> val ab = new ArrayBuffer[Double]() for(i <- 0 to inArray.length-1){ val colName= inArray(i) val bucket = row.getAs[Object](colName)....
最后便是最为让人难以理解的地方,为什么要先把它转为String,再转为Double呢?这是因为按照我们上面的处理,最终得到的其实是一个Any格式的内容。 Remark 7:Any是Scala中的一种格式,类似Java中的Object,是所有数据格式的父类。因此能够直接使用的方法非常少。 因此如果要得到对应的正确的格式并填入,只能这么“曲线救...
对于FloatType、DoubleType、DateType和TimestampType,它会在遇到空字符串时失败并抛出异常。Spark 3.0不允许空字符串,并且除了StringType和BinaryType之外的数据类型都会抛出异常。可以将spark.sql.legacy.json.allowEmptyString.enabled设置为true来恢复先前允许空字符串的行为。
val ordering=implicitly[Ordering[K]]//对样本按照key进行排序val ordered =candidates.sortBy(_._1)//抽取的样本容量val numCandidates =ordered.size//抽取的样本对应的采样间隔之和val sumWeights =ordered.map(_._2.toDouble).sum//平均每个分区的步长val step = sumWeights /partitionsvarcumWeight =0.0var...
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. ...
第三部分,toDebugString方法打印RDD转换过程,***值得注意collect才是真正触发一系列运算的源头。 3、DataFrame选择去重 a.选择去重代码(scala): b.执行日志: c.计算结果: d.逻辑解析: ***部分,引入依赖和隐式转换,分别对应DataFrame类型识别、使用sql格式的$"modify_time"和row_number()+Window()函数的使用; ...