apache-spark - Spark SQL 中具有等效精度的十进制类型

Question

什么是 Spark SQL 数据类型等同于 SQL 中的 DecimalType(2,9)？

例如:print(column.dataType==X) => 应该给我 True。 SQL中Column的数据类型是DecimalType(2,9)

尝试过:X= DataTypes.createDecimalType(2,9)，工作正常

我正在寻找一个通用的 DecimalType 类来过滤数据框中的所有 DecimalType 列，而不考虑精度和比例。

Answer 1

每个 DecimalType 类型都是 DecimalType 类的实例:

from pyspark.sql.types import DecimalType

df = (spark
  .createDataFrame(["1.32"], "string")
  .selectExpr("CAST(value AS DECIMAL(4, 2)) AS value"))

isinstance(df.schema["value"].dataType, DecimalType)
# True

import org.apache.spark.sql.types._

val df = Seq("1.32").toDF("value")  
  .selectExpr("CAST(value AS DECIMAL(4, 2)) AS value")

df.schema("value").dataType match {
  case _: DecimalType => true
  case _ => false
}
// Boolean = true

当然，您永远不会遇到 DECIMAL(2,9)，因为小数位数不可能大于精度。