pyspark应为: decimal(16,2)，找到: BINARY

问题分析

你提到的问题是关于 PySpark 中数据类型的匹配问题。具体来说，你期望的数据类型是 decimal(16,2)，但实际找到的数据类型是 BINARY。

基础概念

1. Decimal 类型：在数据库和数据处理中，decimal 是一种精确的数值类型，适用于需要高精度计算的场景。decimal(16,2) 表示总共 16 位数字，其中 2 位是小数。
2. Binary 类型：BINARY 是一种二进制数据类型，用于存储原始的二进制数据。

可能的原因

1. 数据源问题：数据源中的数据可能以二进制形式存储，导致读取时被识别为 BINARY 类型。
2. 数据转换问题：在数据处理过程中，可能没有正确地将 BINARY 类型转换为 decimal 类型。
3. 配置问题：读取数据时的配置可能不正确，导致数据类型识别错误。

解决方法

以下是一些可能的解决方法：

1. 检查数据源

确保数据源中的数据是以正确的格式存储的。如果数据源是 CSV 文件或其他文本文件，确保文件中的数值是以文本形式存储的，而不是二进制形式。

2. 使用正确的数据类型转换

在 PySpark 中，可以使用 cast 方法将 BINARY 类型转换为 decimal 类型。例如：

from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import DecimalType

# 假设 df 是你的 DataFrame，且列名为 'value'
df = df.withColumn("value", col("value").cast(DecimalType(16, 2)))

3. 配置读取数据时的类型

在读取数据时，可以指定列的数据类型。例如，如果使用 spark.read.csv 读取 CSV 文件，可以这样做：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, DecimalType

schema = StructType([
    StructField("value", DecimalType(16, 2), True)
])

df = spark.read.csv("path_to_file.csv", schema=schema)

参考链接

• PySpark DataFrame Schema
• PySpark DataFrame withColumn

通过以上方法，你应该能够解决 BINARY 类型转换为 decimal(16,2) 类型的问题。