string 类型的数字，和数值比较，用spark 执行，为什么是 null

可能是因为您在使用 Spark 进行数据处理时，将一个字符串类型的数字与数值进行比较，而 Spark 在进行比较时，会自动进行类型推断，将字符串类型的数字解析为数值类型。但是，如果字符串中包含非数字字符或者格式不正确，就会导致解析失败，返回 null 值。

为避免这种情况，您可以在使用 Spark 进行数据处理时，先进行数据清洗，确保数据格式正确，或者在比较时使用类型转换函数，将字符串类型的数字转换为数值类型再进行比较。例如，可以使用 `cast` 函数将字符串类型的数字转换为整型：

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

val df = Seq(("1", 2), ("2", 3), ("3", 4)).toDF("str_num", "num")

df.filter(col("str_num").cast("int") > col("num")).show()

这样就可以避免字符串类型的数字与数值比较时返回 null 值的问题。

相关问题

string 类型的数字，spark为什么不转换

Spark 在进行数据处理时，对于字符串类型的数字并不会自动转换为数值类型，需要显式地进行类型转换才能进行计算。原因是 Spark 认为字符串类型的数字可能存在格式不正确或包含非数字字符等问题，因此需要根据具体的业务需求来进行类型转换。

如果您想在 Spark 中将字符串类型的数字转换为数值类型，可以使用 `cast` 函数进行类型转换。例如，假设有一个 DataFrame `df`，其中包含一个名为 `str_num` 的字符串类型的数字列，可以使用以下代码将其转换为整型：

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

val df2 = df.withColumn("num", col("str_num").cast("int"))

在这个例子中，使用 `withColumn` 函数新增一个名为 `num` 的列，并将 `str_num` 列转换为整型存储到 `num` 列中。

需要注意的是，在进行类型转换时，如果字符串类型的数字中包含非数字字符，或者超出了目标类型的取值范围，就会导致转换失败，返回 null 值。因此，在进行类型转换时需要注意数据的正确性。

hive中int类型的数字和string类型的数字可否比较大小

可以比较大小。在Hive中，int类型和string类型的数字都可以进行比较操作。当进行比较操作时，Hive会将string类型的数字自动转换为int类型进行比较。例如，当你对一个int类型的列和一个string类型的列进行比较时，Hive会将string类型的列转换为int类型的列，然后进行比较操作。