spark中将 decimal类型转换为decimal 类型时，percision和scale转化详情

在 Spark 中，将 Decimal 类型转换为 Decimal 类型时，需要注意以下几点:

1. 当 Decimal 类型的 precision 或 scale 小于目标 Decimal 类型的 precision 或 scale 时，Spark 会自动进行截断。例如，如果源 Decimal 类型的 precision 为 10，scale 为 3，而目标 Decimal 类型的 precision 为 8，scale 为 2，则 Spark 会将源 Decimal 类型的 scale 改为 2，然后将其值截断到 8 位。

2. 当 Decimal 类型的 precision 或 scale 大于目标 Decimal 类型的 precision 或 scale 时，Spark 会抛出异常。例如，如果源 Decimal 类型的 precision 为 10，scale 为 3，而目标 Decimal 类型的 precision 为 12，scale 为 4，Spark 会抛出异常。

3. 当 Decimal 类型的 precision 或 scale 与目标 Decimal 类型的 precision 或 scale 相等时，Spark 会直接进行类型转换，不进行任何截断。

需要注意的是，Spark 中的 Decimal 类型的 precision 和 scale 是在创建 DataFrame 或 Dataset 时指定的，如果在转换过程中需要改变 Decimal 类型的 precision 或 scale，需要先将其转换为字符串类型，然后再将其转换为目标 Decimal 类型，例如：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = Seq((BigDecimal("12.345"), BigDecimal("67.890"))).toDF("col1", "col2")
df.show()

// 将 col1 转换为 Decimal(8,2) 类型
val df2 = df.withColumn("col1_new", $"col1".cast("string").cast(DecimalType(8, 2)))
df2.show()

// 将 col2 转换为 Decimal(12,4) 类型
val df3 = df2.withColumn("col2_new", $"col2".cast("string").cast(DecimalType(12, 4)))
df3.show()

在上面的示例中，首先创建了一个包含两个 Decimal 类型列的 DataFrame，然后将其中的 col1 列转换为 Decimal(8,2) 类型，col2 列转换为 Decimal(12,4) 类型。需要先将 Decimal 类型转换为字符串类型，然后再将其转换为目标 Decimal 类型。