使用spark_apply计算经度/纬度之间的距离可以通过以下步骤实现:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import DoubleType
from math import sin, cos, sqrt, atan2, radians
spark = SparkSession.builder.appName("Distance Calculation").getOrCreate()
data = [(1, 40.7128, -74.0060), (2, 34.0522, -118.2437), (3, 51.5074, -0.1278)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "latitude", "longitude"])
def calculate_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
R = 6371.0 # 地球平均半径,单位为公里
lat1_rad = radians(lat1)
lon1_rad = radians(lon1)
lat2_rad = radians(lat2)
lon2_rad = radians(lon2)
dlon = lon2_rad - lon1_rad
dlat = lat2_rad - lat1_rad
a = sin(dlat / 2)**2 + cos(lat1_rad) * cos(lat2_rad) * sin(dlon / 2)**2
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
distance = R * c
return distance
distance_udf = udf(calculate_distance, DoubleType())
df = df.withColumn("distance", distance_udf(df.latitude, df.longitude, lit(0), lit(0)))
在上述代码中,我们使用Haversine公式计算经度/纬度之间的距离。该公式基于球面三角学,可以在不考虑地球形状的情况下近似计算两点之间的距离。
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