背景我们在使用金额计算或者展示金额的时候经常会使用BigDecimal，也是涉及金额时非常推荐的一个类型，BigDecimal自身也提供了很多构造器方法，这些构造器方法使用不当可能会造成不必要的麻烦甚至是金额损失，从而引起事故资损。接下来我们看下收银台出的一起事故。【问题描述】收银台计算商品金额报错，导致订单无法支付。【事故级别】P0【过程】13:44 接到报警，订单支付失败，支付可用率降至60%
# Spark 中的 Decimal 精度处理
在大数据处理中，精度管理是一个值得关注的重要话题。Apache Spark，作为一种广泛使用的大数据处理框架，对Decimal数据类型提供了良好的支持。虽然Decimal类型在数值计算中具有更高的精度，但在使用过程中，我们也需要明确其精度和范围的限制。
## Decimal的基本概念
Decimal是一种精确的数值数据类型，用于表示需要高精度的
原创
2024-10-25 06:27:09
173阅读
sparkSQL_DataFrame（一）通过IDEA开发sparksql程序实现将rdd转换成dataframe1、引入pom依赖<dependency>
<groupId>org.apache.
spark</groupId>
<artifactId>
spark-sql_2.11</artifa
在数据处理与分析中，Apache Spark 是一种强大的分布式计算框架，其优秀的性能以及丰富的生态系统使其成为大数据处理的首选工具。然而，在实际使用中，处理不同数据类型，尤其是 decimal 类型的数据时，常常会遇到一些挑战。本博文将全面记录如何解决 Spark 中关于 decimal 类型转换的问题，从环境准备到实战应用的完整过程。
### 环境准备
首先，我们需要确保我们的开发环境具备
Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。num-executors：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个
1. 快速开始本教程提供了使用Spark的快速介绍。我们将首先通过Spark的交互式shell (在Python或Scala环境中) 介绍APl，然后展示如何用Java、Scala和Python编写应用程序。跟随本指南，首先，从Spark网站下载Spark的打包发行版。由于我们不使用HDFS，您可以下载适用于任何版本Hadoop的软件包。请注意，在Spark2.0之前，Spark的主要编程接口是弹
# Spark Decimal 数据类型相乘的空值处理
Apache Spark 是一个强大的数据处理框架，广泛应用于大数据分析和机器学习。其支持多种数据类型，其中 `Decimal` 类型被用来处理高精度的数值计算。在实际应用中，我们经常需要对 `Decimal` 类型的数值进行相乘操作，但当数据集中包含空值时，如何处理这些空值成为了一个重要的问题。本文将深入探讨 Spark 中 `Decim
原创
2024-09-16 03:10:13
86阅读
# Spark Decimal精度修改详解
## 引言
Apache Spark 是一个开源的大数据处理引擎，特别适用于大规模数据处理和机器学习应用。在数据处理过程中，我们经常会遇到数字精度的问题，特别是在处理小数时。Spark 的 Decimal 类型是用来表示高精度的十进制数，能够有效应对这类问题。本文将探讨如何在 Spark 中修改 Decimal 的精度，并通过代码示例、流程图和序列图
原创
2024-10-20 04:12:16
149阅读
# 在Spark中修改Decimal数的精度
在Spark的处理框架中，Decimal类型的数据常用于存储高精度的数字，例如财务数据。在某些情况下，我们可能需要调整Decimal的精度，以确保数据的准确性和有效性。本文将通过示例代码展示如何在Spark中修改Decimal的精度，同时介绍相关的技巧与注意事项。
## 1. 为什么需要调整Decimal精度？
Decimal数据类型通常用于表示
原创
2024-09-17 06:10:44
243阅读
# 如何在Spark中获取Decimal字段的具体数值
在大数据开发中，Apache Spark是一个非常强大的计算引擎，提供了多种数据格式的支持。`Decimal`类型在处理财务数据或需要高精度计算时尤其重要。接下来，我们将系统地讨论如何在Spark中有效地处理Decimal类型，并获取具体数值。
## 整个流程概述
为方便理解，我们先罗列出处理Decimal的整个流程，随后再逐步详细讲
# Spark SQL读取Hive Decimal的实现
## 1. 流程概述
为了实现"Spark SQL读取Hive Decimal"的功能，我们需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 配置Spark和Hive环境 |
| 步骤2 | 创建Hive表并插入Decimal类型的数据 |
| 步骤3 | 在Spark中读取Hive表并处
原创
2023-11-09 14:33:23
241阅读
# Spark中将String转换为Decimal的方法
在数据处理的过程中，我们经常会遇到需要将字符串（String）转换为十进制数（Decimal）的情况。特别是在使用Apache Spark进行大数据处理时，这一操作显得尤为重要。本文将带你通过一个详细的步骤，学习如何在Spark中实现这一功能。
## 整体流程
为了帮助你清晰地理解整个流程，以下是将String转换为Decimal的步
spark数据的加载和保存 SparkSQL 默认读取和保存的文件格式为 parquet1.加载数据 spark.read.load 是加载数据的通用方法scala> spark.read.
csv format jdbc json load option options orc parquet schema
table text textFile
如果读取不同格式的数据，可以对不同的数据
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2023-09-27 08:38:43
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Spark Core 编程之旅RDD核心属性执行原理RDD创建RDD并行度与分区RDD转换算子Value 类型mapmapPartitionsmap 和 mapPartitions 的区别mapPartitionsWithIndexflatMapglomgroupByfiltersampledistinctcoalescerepartitionsortBy双 Value 类型intersecti
partitionBy案例1. 作用：对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区， 否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程。2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区（1）创建一个RDDscala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,
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2023-11-27 11:16:52
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1,DataFrame是一个将数据格式化为列形式的分布式容器,类似于一个关系型数据库表.
编程入口:SQLContext
2,SQLContext由SparkContext对象创建
也可创建一个功能更加全面的HiveContext对象,HiveContext是SQLContext的子类,从API中可以看出HiveContext extends
Spark Streaming与流处理一、流处理1.1 静态数据处理在流处理之前，数据通常存储在数据库，文件系统或其他形式的存储系统中。应用程序根据需要查询数据或计算数据。这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储，采用 MapReduce 进行数据查询或分析，这就是典型的静态数据处理架构。1.2 流处理而流处理则是直接对运动中的数据的处理，在接收数据时直接计算数据。
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2024-03-11 10:56:50
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4、转化操作DStream的转化操作可以分为无状态（stateless）和有状态（stateful）两种。 无状态转化操作中，每个批次的处理不依赖于之前批次的数据。 有状态转化操作需要使用之前批次的数据或者是
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2023-11-23 13:47:30
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JAVA基本数据类型: byte，short，int，long为整型；float，double为浮点型；char为字符型；boolean 为布尔基本类型间的转换存储范围小的类型到存储范围大的类型： 自动转换 byte → short(char) → int → long → float → double从存储范围大的类型到存储范围小的类型（使用强转，可能会损失精度） double → float
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2023-07-11 10:04:47
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一.原因： sql语句里边使用 'Y' 'N' 给boolean类型的赋值产生sql失败 二.解决方法：将insert语句中‘Y’或‘N’ 改成TRUE或FALSE即可，共两张表3个地方（1）INSERT INTO R_VERSION(ID_VERSION, MAJOR_VERSION, MINOR_VERSION, UPGRADE_DATE, IS_U
