spark中decimal类型转化成decimal类型时精度和标度的变化规则
时间: 2023-11-04 11:41:23 浏览: 42
在 Spark 中,当将 Decimal 类型转换为另一个 Decimal 类型时,精度和标度的变化规则如下:
1. 如果源 Decimal 类型的标度小于或等于目标 Decimal 类型的标度,那么不会发生精度或标度的变化。
2. 如果源 Decimal 类型的标度大于目标 Decimal 类型的标度,那么会发生标度的变化。此时,Spark 会根据目标 Decimal 类型的标度和源 Decimal 类型的精度来决定新的精度和标度。具体规则如下:
- 如果源 Decimal 类型的整数位数(即精度减去标度)小于或等于目标 Decimal 类型的整数位数,那么新的精度等于目标 Decimal 类型的标度加上源 Decimal 类型的整数位数,新的标度等于目标 Decimal 类型的标度。
- 如果源 Decimal 类型的整数位数大于目标 Decimal 类型的整数位数,那么新的精度等于目标 Decimal 类型的标度加上目标 Decimal 类型的整数位数,新的标度等于目标 Decimal 类型的标度。
举个例子,假设有一个 Decimal 类型的值为 123.456,精度为 5,标度为 3。如果要将它转换为另一个 Decimal 类型,精度为 6,标度为 2,那么根据上述规则,新的精度为 4(2 + 2), 新的标度为 2。因此,转换后的值为 123.46。
相关问题
spark中decimal类型转化成decimal类型的底层转换原则
在 Spark 中,Decimal 类型是通过使用 java.math.BigDecimal 类实现的。在 Spark 内部,Decimal 值在数据存储和计算时都会被编码为二进制格式。当 Decimal 值进行转换时,Spark 会使用以下原则:
1.如果目标类型的精度比源类型高,Spark 会将源类型的值扩展到目标类型的精度。例如,将 Decimal(1.23) 转换为 Decimal(10, 2),结果为 Decimal(1.23)。
2.如果目标类型的精度比源类型低,Spark 会将源类型的值截断为目标类型的精度。例如,将 Decimal(1.23456) 转换为 Decimal(3, 2),结果为 Decimal(1.23)。
3.如果目标类型的精度与源类型相同,但是目标类型的比例大于源类型,则 Spark 会将源类型的比例调整为目标类型的比例。例如,将 Decimal(1.23) 转换为 Decimal(10, 4),结果为 Decimal(1.2300)。
4.如果目标类型的精度与源类型相同,并且目标类型的比例小于或等于源类型,则 Spark 会将源类型的值直接转换为目标类型。例如,将 Decimal(1.23) 转换为 Decimal(4, 2),结果为 Decimal(1.23)。
需要注意的是,Spark 中的 Decimal 类型是不可变的,因此无论进行何种转换,都会返回一个新的 Decimal 值。
spark中decimal类型转化成decimal类型的底层实现方式
在Spark中,Decimal类型表示一个精确的十进制数,通常用于数值计算等场景。Decimal类型在Spark内部的底层实现方式取决于具体的数据存储和计算引擎,如下:
1. 在使用基于Hive存储的数据集时,Decimal类型被映射为Hive中的DECIMAL类型,其底层实现方式是Java BigDecimal类型,支持任意精度的十进制数值计算。
2. 在使用基于Parquet存储的数据集时,Decimal类型被映射为Parquet中的FixedLenByteArray类型,其底层实现方式是使用Java BigDecimal类型将十进制数值转化为字节数组进行存储。
3. 在使用基于ORC存储的数据集时,Decimal类型被映射为ORC中的DECIMAL类型,其底层实现方式是使用Java BigDecimal类型将十进制数值转化为字节数组进行存储。
4. 在使用基于JDBC存储的数据集时,Decimal类型被映射为JDBC中的DECIMAL类型,其底层实现方式取决于具体的数据库类型和JDBC驱动实现。
在Spark中,Decimal类型的计算和转换都是基于Java BigDecimal类型进行的。当进行Decimal类型的运算时,Spark会将Decimal类型转换为Java BigDecimal类型进行计算,并将结果转换回Decimal类型。