+-
我们正在尝试使用Spark SQL sum函数对双精度值求和.
样本数据：
+------+
|amount|
+------+
| 1000|
| 1050|
| 2049|
+------+
示例代码：
df.select("amount").show();
df.registerTempTable("table");
sqlContext.sql("select amount/pow(10,2) from table").show();
sqlContext.sql("select sum((amount/pow(10,2))) from table").show();
精度后：
+-----+
| _c0|
+-----+
| 10.0|
| 10.5|
|20.49|
+-----+
求和后输出：
+------------------+
| _c0|
+------------------+
|40.989999999999995|
+------------------+
预期的输出为40.99,但是为什么给出的输出为40.989999999999995.
感谢对此的任何帮助.
最佳答案
确保总和评估为 decimal(Spark SQL映射).
例如：从表中选择sum(强制转换(数量为小数)/强制转换(pow(10,2)作为十进制)
我建议您将金额转换为十进制类型.
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