sparksql 用简单基础的的公式实现经纬度计算

在SparkSQL中实现经纬度计算，我们可以使用以下公式：

1. 将经纬度转换为弧度：

radians = degrees * PI / 180

2. 计算两个经纬度之间的距离：

distance = ACOS(SIN(lat1) * SIN(lat2) + COS(lat1) * COS(lat2) * COS(lon2 - lon1)) * R

其中，`lat1`和`lon1`是第一个点的纬度和经度，`lat2`和`lon2`是第二个点的纬度和经度，`R`是地球的半径（单位为千米）。

下面是一个示例查询，计算两个点之间的距离：

SELECT
  id,
  lat1,
  lon1,
  lat2,
  lon2,
  ACOS(SIN(lat1 * PI / 180) * SIN(lat2 * PI / 180) +
       COS(lat1 * PI / 180) * COS(lat2 * PI / 180) *
       COS((lon2 - lon1) * PI / 180)) * 6371 AS distance
FROM
  my_table

其中，`my_table`是包含经纬度信息的表，包括 `id`、`lat1`、`lon1`、`lat2`和`lon2`列。最后一列 `distance` 是计算出来的距离（单位为千米）。

相关问题

Haversine公式通过经纬度计算两点距离

Haversine公式是一种常用的方法，通过经纬度计算地球上两点之间的距离。该公式基于球面三角形的概念，假设地球是一个完美的球体。

公式如下：
d = 2r * arcsin(sqrt(sin^2((lat2-lat1)/2) + cos(lat1) * cos(lat2) * sin^2((lon2-lon1)/2)))

其中，d表示两点之间的距离，r表示地球的半径，lat1和lat2分别表示两点的纬度，lon1和lon2分别表示两点的经度。这里的纬度和经度需要使用弧度表示。

需要注意的是，Haversine公式对于小距离的计算结果比较准确，但在计算大距离时可能存在一定误差。此外，由于地球并非完全球形，其他更精确的公式也可以用于计算两点之间的距离。

echarts经纬度计算距离公式

Echarts经纬度计算距离公式可以使用Haversine公式来实现。Haversine公式根据两个经纬度点的经度、纬度坐标，计算出这两个点之间的距离。下面是Haversine公式的实现：

function getDistance(lat1, lng1, lat2, lng2) {
  var radLat1 = lat1 * Math.PI / 180.0;
  var radLat2 = lat2 * Math.PI / 180.0;
  var a = radLat1 - radLat2;
  var b = lng1 * Math.PI / 180.0 - lng2 * Math.PI / 180.0;
  var s = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a/2),2) + 
  	Math.cos(radLat1)*Math.cos(radLat2)*Math.pow(Math.sin(b/2),2)));
  s = s * 6378.137; // 地球半径，单位为公里
  s = Math.round(s * 10000) / 10000;
  return s;
}

其中，lat1、lng1和lat2、lng2分别表示两个经纬度点的经度和纬度坐标，计算出的距离单位为公里。