Apache Spark 的 diff()
函數用于計算兩個 DataFrame 或 Dataset 之間的差異。要提升數據對比精度,可以采取以下措施:
BigDecimal
類型來代替 Double
類型,以增加比較的精度。在創建 DataFrame 或 Dataset 時,可以將浮點數列轉換為 BigDecimal
類型。import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit}
import org.apache.spark.sql.types._
val schema = StructType(Array(
StructField("id", IntegerType, true),
StructField("value", DoubleType, true),
StructField("precision", IntegerType, true)
))
val data = Seq(
(1, 0.1, 2),
(2, 0.12, 2),
(3, 0.123, 3)
).toDF(schema: _*)
data.withColumn("value", col("value").cast(DecimalType(10, 5))).show()
approxEqual
函數:對于浮點數比較,可以使用 approxEqual
函數來代替直接使用 ==
操作符。這個函數允許設置一個容忍度,當兩個浮點數的差的絕對值小于或等于這個容忍度時,它們被認為是相等的。import org.apache.spark.sql.functions.approxEqual
val tolerance = 0.0001
data.filter(approxEqual(col("value1"), col("value2"), tolerance)).show()
when
和 otherwise
來處理缺失值:在比較數據時,可能會遇到缺失值(NaN 或 null)??梢允褂?when
和 otherwise
函數來處理這些情況,確保只有在兩個值都非空時才進行比較。data.na.fill(0).filter(!col("value1").isNaN && !col("value2").isNaN).show()
data.withColumn("value1", col("value1").cast(StringType)).withColumn("value2", col("value2").cast(StringType)).filter(!col("value1").isNaN && !col("value2").isNaN).show()
通過采取這些措施,可以提高 Spark diff()
函數在數據對比時的精度。