Pi的計算方式有很多，本文主要是通過Spark在概論統計的方法對Pi進行求解：

演算法說明：

　　在邊長為R的正方形中，其面積為R^2,而其內接圓的面積為pi * R^2 /4 ,圓的面積與正方形的面積比為 Pi / 4 .

存在一個點，隨機的往這個正方形中掉落，而且這個點掉落到正方形的每個位置的概率是相同的，當無數多個點掉落在這個正方形時，那麼這個點在圓的個數x與在正方形上的個數y應該為圓的面積與正方形的面積之比Pi /4。

scala程式設計演算法：

　　

import org.apache.spark.sql.SparkSession

import scala.math.random

object SparkPi {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //step1：建立spark執行緒

    val spark= SparkSession.builder.appName("Spark Pi").getOrCreate()

    //step2: 設定引數
    val slices = if(args.length>0) args(0).toInt else 2  //通過輸入的值判斷分片的個數，主要是設定執行緒數

    val n = math.min(100000L * slices, Int.MaxValue).toInt  //設定投遞的次數，也就是設定點的個數。當點的個數越大，求出的pi值越精確
    //step3: 邏輯判斷 ，並統計落在圓這個面積中的次數

    val count: Int = spark.sparkContext.parallelize(1 until n, slices).map {

      i =>

        val x = random * 2 - 1

        val y = random * 2 - 1

        if (x * x + y * y <= 1) 1 else 0  //定義隨機點，判斷點是否落在圓內，若不在，則為0，否則則取1

    }.reduce(_ + _)


    //通過公式pi = 4.0 * （圓中的次數）/ 總的次數

    println(s"Pi is roughly ${4.0 * count/(n-1)}")

    spark.stop()

  }