spark 计算pi值代码

下面是使用 Spark 计算 pi 值的代码：

from pyspark.sql import SparkSession
import random

spark = SparkSession.builder.appName("Pi").getOrCreate()

def inside(p):
    x, y = random.random(), random.random()
    return x*x + y*y < 1

NUM_SAMPLES = 1000000

count = spark.sparkContext.parallelize(range(0, NUM_SAMPLES)).filter(inside).count()

pi = 4 * count / NUM_SAMPLES

print("Pi is roughly %f" % pi)

spark.stop()

这个代码通过 Monte Carlo 方法计算 pi 值。首先，我们定义了 `inside` 函数，用于判断一个点是否在半径为1的圆内。然后，我们生成了一百万个随机点，并通过 `filter` 函数筛选出在圆内的点。最后，我们通过这些点的数量计算出 pi 值。

相关问题

spark 计算pi值

在 Spark 中计算 pi 值可以使用 Monte Carlo 方法。具体步骤如下：

1. 在一个单位正方形中，随机生成大量的点（x, y）。
2. 统计落在单位圆内的点数 numInsideCircle。
3. 通过 numInsideCircle 和总点数 numTotal 计算 pi 值。

代码实现如下：

from pyspark.sql import SparkSession
import random

def inside(p):
    x, y = random.random(), random.random()
    return x*x + y*y < 1

if __name__ == "__main__":
    spark = SparkSession.builder.appName("Pi").getOrCreate()

    num_samples = 100000000
    count = spark.sparkContext.parallelize(range(0, num_samples)).filter(inside).count()

    pi = 4 * count / num_samples
    print("Pi is roughly %f" % pi)

    spark.stop()

在这个例子中，我们生成了 1 亿个点，并通过 filter 函数筛选出落在单位圆内的点的数量。最后通过 count 函数计算出 numInsideCircle。

最终的 pi 值就是 4 * numInsideCircle / numTotal。

spark计算圆周率

spark可以用来计算圆周率。通过生成随机点，并判断这些点是否在一个单位圆内，最后根据落入圆中点的比例来估计圆周率的值。下面是一个使用spark计算圆周率的示例代码：

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import scala.math.random

object SparkPai {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkPai").setMaster("local[4]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
    val n = math.min(10000L * slices, Int.MaxValue).toInt
    
    val count = sc.parallelize(1 until n, slices).map { _ =>
      val x = random * 2 - 1
      val y = random * 2 - 1
      
      if (x * x + y * y < 1) 1 else 0
    }.reduce(_ + _)
    
    val pi = 4.0 * count / n
    
    println("Pi is roughly " + pi)
    
    sc.stop()
  }
}