spark保存到小数点后4位

要将Spark DataFrame中的浮点数保存到小数点后4位，可以使用Spark SQL中的`round()`函数。该函数接受两个参数：要舍入的列和要舍入的位数。示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import round

df = spark.createDataFrame([(1, 2.3456), (2, 3.4567)], ['id', 'value'])

rounded_df = df.select('id', round('value', 4).alias('rounded_value'))

rounded_df.show()

输出结果如下：

+---+-------------+
| id|rounded_value|
+---+-------------+
|  1|       2.3456|
|  2|       3.4567|
+---+-------------+

相关问题

spark 保留小数点后3位

在 Spark 中保留小数点后3位，可以使用 `round` 函数。示例如下：

import org.apache.spark.sql.functions.round

val df = Seq((1.23456789, 2.3456789), (3.456789, 4.56789)).toDF("col1", "col2")

val result = df.select(round($"col1", 3).alias("rounded_col1"), round($"col2", 3).alias("rounded_col2"))

result.show()

这段代码会将 DataFrame 中的两列数字保留小数点后3位，并输出新的 DataFrame。其中 `round` 函数的第一个参数是需要保留小数点后几位的列，第二个参数是需要保留的小数点位数。`alias` 函数用于给新的列起别名。

spark保存文件到hdfs

Spark保存文件到HDFS有两个关键步骤：指定文件保存位置和调用保存方法。

首先，我们需要指定文件保存的位置。在Spark中，可以使用`saveAsTextFile()`方法来指定文件的保存位置。该方法接受一个HDFS路径作为参数，表示文件保存的目录。

接下来，我们需要调用`saveAsTextFile()`方法来保存文件到HDFS。在调用该方法之前，需要创建一个Spark RDD来保存文件内容。可以通过数据处理操作（比如`map()`、`filter()`等）来创建一个RDD，并将其保存到HDFS。

下面是一个示例代码，演示了如何将Spark RDD保存为文本文件到HDFS：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object SaveFileToHDFS {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkConf对象
    val conf = new SparkConf().setAppName("SaveFileToHDFS").setMaster("local")
    // 创建SparkContext对象
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 创建一个RDD
    val data = sc.parallelize(Seq("Hello", "World", "Spark"))

    // 指定文件保存路径
    val savePath = "hdfs://localhost:9000/user/output/"

    // 保存RDD为文本文件到HDFS
    data.saveAsTextFile(savePath)

    // 关闭SparkContext
    sc.stop()
  }
}

在上述示例中，首先创建了一个名为`SaveFileToHDFS`的Spark应用程序。然后，通过`SparkConf`对象设置了一些Spark的配置，如应用程序的名称和运行模式。

接下来，通过`SparkContext`对象创建了一个SparkContext，作为创建RDD的入口点。

然后，使用`parallelize()`方法创建了一个包含字符串的RDD。

接下来，指定了文件的保存路径。

最后，调用`saveAsTextFile()`方法，将RDD保存为文本文件到HDFS指定的保存路径中。

当应用程序执行完成后，文件将被保存到HDFS中，并且可以通过HDFS的路径进行访问和查看。

需要注意的是，要保证HDFS的服务已经启动，并且文件保存路径在HDFS上是可写的。