sparksql 有哪几个函数支持计算经纬度的空间距离

在SparkSQL中，有以下常用函数可以计算经纬度的空间距离：

1. ST_Distance函数：计算两个地理位置之间的距离，返回的结果单位为米。

2. ST_Distance_Sphere函数：计算两个地理位置之间的距离，返回的结果单位为米。该函数使用球体模型进行计算，适用于大范围距离计算。

3. ST_GeodesicDistance函数：计算两个地理位置之间的距离，返回的结果单位为米。该函数使用椭球模型进行计算，适用于小范围距离计算。

4. ST_HaversineDistance函数：计算两个地理位置之间的距离，返回的结果单位为米。该函数使用Haversine公式进行计算，适用于小范围距离计算。

需要注意的是，以上函数均需要传入经纬度信息，可以通过ST_Point函数将经纬度信息转换为点类型。

相关问题

excel 函数 计算经纬度距离

在Excel中，可以使用一些函数来计算经纬度之间的距离。其中最常使用的是Haversine公式。

Haversine公式是一种用于计算两个经纬度之间距离的方法。它假设地球是一个完全的球体，忽略了其形状的椭圆性质。根据该公式，我们可以通过经纬度的差异来计算两点间的直线距离。

在Excel中，可以使用以下函数来计算经纬度之间的距离：

1. RADIANS()函数：将度数转换为弧度。在计算中，经纬度必须以弧度为单位进行计算。

2. SIN()、COS()和ACOS()函数：分别是求正弦、余弦和反余弦值的函数。

3. SQRT()函数：用于计算平方根。

以下是一个示例，假设A1单元格包含起始纬度，B1单元格包含起始经度，A2单元格包含目标纬度，B2单元格包含目标经度：

=6371 * ACOS(COS(RADIANS(90-A1)) * COS(RADIANS(90-A2)) + SIN(RADIANS(90-A1)) * SIN(RADIANS(90-A2)) * COS(RADIANS(B1-B2)))

这个公式会返回两个经纬度之间的直线距离（单位为千米）。可以根据需要进行单位转换。

需要注意的是，这种方法只适用于较短的距离，因为地球的形状是椭圆的，不完全符合球体的假设。如果需要更精确的距离计算，可以考虑使用更复杂的算法或专门的GIS工具。

python计算经纬度之间距离

以下是两种Python计算经纬度之间距离的方法：

1. 使用haversine公式计算经纬度之间的距离：

import math

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    # 将经纬度转换为弧度
    lon1 = math.radians(lon1)
    lat1 = math.radians(lat1)
    lon2 = math.radians(lon2)
    lat2 = math.radians(lat2)

    # haversine公式
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2)**2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
    distance = 6371 * c * 1000  # 结果以米为单位

    return distance

# 示例使用
lon1 = 102.8083989
lat1 = 24.8962294
lon2 = 102.471938
lat2 = 24.912491

distance = haversine(lon1, lat1, lon2, lat2)
print("距离：", distance, "米")

2. 使用scipy库中的cdist函数计算经纬度之间的距离：

from scipy.spatial.distance import cdist

lonlat1 = [[102.8083989, 24.8962294]]  # 经度、纬度
lonlat2 = [[102.471938, 24.912491]]  # 经度、纬度

distance = cdist(lonlat1, lonlat2, metric='euclidean')
distance = list(list(list(distance))[0] * 100000)[0]  # 结果以米为单位

print("距离：", distance, "米")