使用Spark 2 Scala使用经纬度坐标计算距离

Spark是一个开源的分布式计算框架，它提供了高效的数据处理和分析能力。Scala是一种运行在Java虚拟机上的编程语言，它与Spark紧密结合，是Spark的主要编程语言之一。

经纬度坐标是用来表示地球上某一点位置的坐标，通常使用经度和纬度两个值来确定一个点的位置。计算两个经纬度坐标之间的距离可以使用地理信息系统（GIS）中的距离计算方法。

在Spark 2 Scala中，可以使用以下代码来计算两个经纬度坐标之间的距离：

import org.apache.spark.sql.functions._

val lat1 = 40.7128 // 第一个点的纬度
val lon1 = -74.0060 // 第一个点的经度
val lat2 = 34.0522 // 第二个点的纬度
val lon2 = -118.2437 // 第二个点的经度

val distance = udf((lat1: Double, lon1: Double, lat2: Double, lon2: Double) => {
  val earthRadius = 6371 // 地球半径，单位为千米
  val dLat = math.toRadians(lat2 - lat1)
  val dLon = math.toRadians(lon2 - lon1)
  val a = math.sin(dLat / 2) * math.sin(dLat / 2) +
    math.cos(math.toRadians(lat1)) * math.cos(math.toRadians(lat2)) *
    math.sin(dLon / 2) * math.sin(dLon / 2)
  val c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
  val distance = earthRadius * c
  distance
})

val result = spark.range(1).select(distance(lit(lat1), lit(lon1), lit(lat2), lit(lon2)).as("distance"))
result.show()

上述代码中，首先定义了两个经纬度坐标点的纬度和经度。然后使用udf函数定义了一个自定义函数distance，该函数接受四个参数：两个点的纬度和经度。在函数内部，使用Haversine公式计算了两个点之间的距离。最后，使用Spark的DataFrame API计算并显示了距离。

这种计算距离的方法适用于需要在Spark中处理大规模地理数据的场景，例如地理位置推荐、路径规划等。

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