Spark SQL 中精度等效的十进制类型

Question

什么是 Spark SQL 数据类型等效DecimalType(2,9)于 SQL？

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

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

我正在寻找一个通用DecimalType类来过滤DecimalType数据框中的所有列，而不管精度和比例如何。

Answer 1

每种DecimalType类型都是DecimalType类的一个实例：

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)，因为比例不可能大于精度。