Spark实现PI圆周率计算

1.采用蒙特卡洛概率的方法计算Pi圆周率

以中心点为圆心,圆的半径为1,圆的面积之比与正方形的面积之比为:π/4那么我们可以通过落入圆形中的点数占的比例来估计π的值

利用Spark进行代码实现:

object Demo13_Pi {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val list: Seq[Int] = 0 to 1000000
    //创建spark 环境
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("Pi")
    val spark = new SparkContext(conf)

    val listRdd: RDD[Int] = spark.parallelize(list)
    //模拟生成点
    val xyRDD = listRdd.map(i => {
      val x: Double = Random.nextDouble() * 2 - 1
      val y: Double = Random.nextDouble() * 2 - 1
      (x, y)
    })
    val filterRDD = xyRDD.filter {
      case (x: Double, y: Double) => {
        x * x + y * y <= 1
      }
    }
    val count = filterRDD.count()
    //带入公式求Pi
    val pi = count.toDouble / list.size * 4
    println(pi)

  }
}

想要提高Pi的精确度需要更多的点进行模拟。

### 使用 Spark 计算圆周率的课程设计实现 以下是基于 Spark圆周率计算方法的具体实现方式,采用的是蒙特·卡罗算法。这种方法通过生成大量随机点来估算 &pi; 。 #### 蒙特·卡罗算法简介 蒙特·卡罗方法是一种统计学上的数逼近技术,它依赖于重复随机抽样以获得数结果。对于圆周率计算,假设有一个单位正方形和其内部的一个四分之一单位圆。如果向这个区域投掷许多随机点,则落在圆内的点的比例近似等于圆面积与正方形面积之比 \( \frac{\pi}{4} \)[^3]。 --- #### 示例代码实现 以下是一个完整的 Scala 代码示例: ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object SparkPi { def main(args: Array[String]): Unit = { // 配置 Spark 环境 val conf = new SparkConf() .setAppName("Spark Pi Calculation") .setMaster("local[*]") // 设置本地模式运行,生产环境可改为集群地址 val sc = new SparkContext(conf) try { // 参数设置:样本数量 val numSamples = if (args.length > 0) args(0).toInt else 10000000 // 并行化处理数据 val count = sc.parallelize(1 to numSamples) .map { _ => // 生成两个 [-1, 1] 范围内的随机坐标 val x = Math.random() * 2 - 1 val y = Math.random() * 2 - 1 // 判断是否在单位圆内 if (x * x + y * y <= 1) 1 else 0 } .reduce(_ + _) // 统计落入圆内的点数 // 输出结果 println(s"Estimated value of Pi: ${4.0 * count / numSamples}") } finally { sc.stop() // 关闭 Spark 上下文 } } } ``` --- #### 运行说明 1. **编译代码** 将上述代码保存为 `SparkPi.scala` 文件,并使用 sbt 或其他构建工具进行编译打包。 2. **提交作业** 使用 `spark-submit` 提交任务至 Spark 集群或本地运行: ```bash ./bin/spark-submit \ --class SparkPi \ --master local[*] \ target/scala-<version>/spark-pi_<version>-assembly.jar ``` 3. **参数调整** 可通过命令行传入参数指定采样点的数量,默认为 1 千万次模拟[^5]。 --- #### 结果分析 当程序执行完成后,会在控制台打印出估算得到的 &pi; 。随着采样点数量增加,估计将逐渐接近真实 \( \pi \approx 3.14159... \)[^3]。 --- ### 注意事项 - 如果在分布式环境中运行,请确保配置足够的资源(内存、核心数),以便高效完成大规模并行计算。 - 对于非常大的样本量,可能需要考虑优化分区策略以及减少 shuffle 开销等问题[^4]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值