在将BigDecimal集合加载为Spark数据集时,在架构中指定Spark小数位数和精度,可以通过以下步骤实现:
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Encoders}
import java.math.{BigDecimal, MathContext, RoundingMode}
val spark = SparkSession.builder()
.appName("BigDecimal Spark Dataset")
.master("local")
.getOrCreate()
val bigDecimalEncoder = Encoders.kryo[Double].map((bd: BigDecimal) => {
bd.setScale(2, RoundingMode.HALF_UP).doubleValue()
})
这里的setScale(2, RoundingMode.HALF_UP)
表示将BigDecimal的小数位数设置为2,并使用四舍五入方式。
val bigDecimalList = List(
BigDecimal.valueOf(10.123),
BigDecimal.valueOf(20.456),
BigDecimal.valueOf(30.789)
)
val dataset = spark.createDataset(bigDecimalList)(bigDecimalEncoder)
现在,你可以使用dataset
对象进行进一步的Spark操作,同时保持指定的小数位数和精度。
这种方法允许你在加载BigDecimal集合时指定Spark的小数位数和精度,确保数据在处理过程中保持一致性和准确性。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云