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在 PySpark 中，整数类型（int）与 Python 或 Pandas 中的 int 有所不同，因为它基于 Spark SQL 的数据类型系统。以下是 PySpark 中整数类型的详细说明：

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1. PySpark 的整数类型

PySpark 主要使用 IntegerType（32位）和 LongType（64位）表示整数，对应 SQL 中的 INT 和 BIGINT：

PySpark 类型	SQL 类型	位数	取值范围	占用存储
IntegerType	INT	32位	-2,147,483,648 到 2,147,483,647	4 字节
LongType	BIGINT	64位	-9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807	8 字节

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2. 如何指定整数类型？

在 PySpark 中，可以通过 StructType 或 withColumn 显式指定整数类型：

(1) 创建 DataFrame 时指定

from pyspark.sql.types import IntegerType, LongType
from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName("int_example").getOrCreate()data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]# 方式1：使用 StructType 定义 Schema
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringTypeschema = StructType([StructField("name", StringType(), True),StructField("age", IntegerType(), True)  # 使用 IntegerType（32位）
])df = spark.createDataFrame(data, schema)
df.printSchema()

输出：

root|-- name: string (nullable = true)|-- age: integer (nullable = true)  # 32位整数

(2) 转换列类型

from pyspark.sql.functions import col# 将 age 列从 IntegerType 转为 LongType（64位）
df = df.withColumn("age", col("age").cast("long"))  # 或 LongType()
df.printSchema()

输出：

root|-- name: string (nullable = true)|-- age: long (nullable = true)  # 64位整数

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3. 默认整数类型

• PySpark 默认推断整数为 IntegerType（32位）：

  • 如果数值在 -2,147,483,648 到 2,147,483,647 之间，PySpark 会使用 IntegerType。

  • 如果超出范围，会自动转为 LongType（64位）。

示例：

data = [("A", 100), ("B", 3000000000)]  # 3000000000 超出 32位范围
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "value"])
df.printSchema()

输出：

root|-- name: string (nullable = true)|-- value: long (nullable = true)  # 自动转为 LongType

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4. 如何选择 IntegerType 还是 LongType？

场景	推荐类型	原因
内存优化	IntegerType	32位比 64位节省 50% 存储空间
大数值需求	LongType	避免溢出（如 ID、时间戳、大金额）
兼容性	LongType	某些数据库（如 MySQL 的 BIGINT）需要 64位

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5. 常见问题

(1) PySpark 的 int 和 Python 的 int 有什么区别？

• Python int：在 64 位系统上是 int64（无限制大小）。

• PySpark IntegerType：固定 32 位，类似 C/Java 的 int。

(2) 如何检查列的类型？

df.schema["age"].dataType  # 返回 IntegerType 或 LongType

(3) 为什么有时 PySpark 会自动转 LongType？

如果数值超出 IntegerType 范围（±21亿），PySpark 会自动升级为 LongType。

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6. 总结

特性	IntegerType (32位)	LongType (64位)
存储	4 字节	8 字节
范围	±21亿	±922亿亿
默认行为	小整数默认使用	大整数自动升级
适用场景	内存优化、中小数值	大数值、ID、时间戳

推荐做法：

• 如果数据范围明确且较小，优先用 IntegerType 节省内存。

• 如果处理 ID、时间戳或不确定范围，用 LongType 避免溢出。