spark rdd 中浮点数取整
时间: 2023-08-05 20:44:22 浏览: 65
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:
```scala
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。
相关问题
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:
```scala
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。
spark rdd查询
Spark RDD(Resilient Distributed Dataset)是Spark中最基本的数据抽象,它是一个分布式的、不可变的数据集合。RDD提供了一种高效的数据处理方式,可以在内存中进行并行计算。
在Spark中,可以使用RDD进行查询操作。下面是一些常见的Spark RDD查询操作:
1. filter:根据指定的条件过滤RDD中的元素。例如,筛选出RDD中大于某个值的元素。
2. map:对RDD中的每个元素应用一个函数,返回一个新的RDD。例如,将RDD中的每个元素都乘以2。
3. flatMap:类似于map操作,但是每个输入元素可以映射到零个或多个输出元素。例如,将RDD中的每个字符串拆分成单词。
4. reduceByKey:按照键对RDD中的元素进行分组,并对每个组中的值进行聚合操作。例如,计算每个键对应的总和。
5. sortByKey:按照键对RDD中的元素进行排序。例如,按照键的升序或降序对RDD进行排序。
6. groupByKey:按照键对RDD中的元素进行分组。例如,将具有相同键的元素分为一组。
7. join:将两个RDD按照键进行连接操作。例如,将具有相同键的元素连接在一起。
8. distinct:去除RDD中的重复元素。
这些只是Spark RDD查询操作的一部分,还有其他更多的操作可以用于数据处理和分析。Spark还提供了DataFrame和Dataset等更高级的数据抽象,可以使用SQL语句进行查询操作。