spark rdd中一列数据由浮点数转换成整数

在 Spark RDD 中使用 map 函数结合 scala.math 库中提供的 round 函数可以将浮点数转换成整数。例如，将 RDD 中的一列浮点数转换成整数：

val rdd = sc.parallelize(Seq(2.3456, 3.14159, 1.234567))
val intRdd = rdd.map(num => scala.math.round(num).toInt)

其中，map 函数将每个浮点数使用 round 函数四舍五入取整，并使用 toInt 函数将结果转换成整数类型。

相关问题

spark rdd 中浮点数取整

在 Spark RDD 中使用 map 函数结合 scala.math 库中提供的 round 函数可以将浮点数取整。例如，将一个 RDD 中的浮点数取整到小数点后两位：

val rdd = sc.parallelize(Seq(2.3456, 3.14159, 1.234567))
val roundedRdd = rdd.map(num => scala.math.round(num * 100) / 100.0)

其中，map 函数将每个浮点数乘以 100 并使用 round 函数四舍五入取整，最后再除以 100.0 得到保留两位小数的结果。

sparkrdd转换算子

Spark RDD（弹性分布式数据集）是Spark中最基本的数据抽象，它代表了一个不可变、可分区、可并行计算的数据集合。转换算子是用于对RDD进行转换操作的方法，可以通过转换算子对RDD进行各种操作和变换，生成新的RDD。

以下是一些常见的Spark RDD转换算子：

1. map(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD，新RDD中的每个元素都是原RDD中元素经过函数处理后的结果。

2. filter(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD，新RDD中只包含满足条件的元素。

3. flatMap(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD，新RDD中的每个元素都是原RDD中元素经过函数处理后生成的多个结果。

4. union(other)：返回一个包含原RDD和另一个RDD中所有元素的新RDD。

5. distinct()：返回一个去重后的新RDD，其中不包含重复的元素。

6. groupByKey()：对键值对RDD进行分组，返回一个新的键值对RDD，其中每个键关联一个由具有相同键的所有值组成的迭代器。

7. reduceByKey(func)：对键值对RDD中具有相同键的值进行聚合操作，返回一个新的键值对RDD，其中每个键关联一个经过聚合函数处理后的值。

8. sortByKey()：对键值对RDD中的键进行排序，返回一个新的键值对RDD，按照键的升序排列。

9. join(other)：对两个键值对RDD进行连接操作，返回一个新的键值对RDD，其中包含两个RDD中具有相同键的所有元素。