目录整体流程数据抽象总结整体流程Spark Streaming中，会有一个接收器组件Receiver，作为一个长期运行的task跑在一个Executor上。Receiver接收外部的数据流形成input DStream DStream会被按照时间间隔划分成一批一批的RDD，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。时间间隔的大小可以由参数指定，一般设在500毫秒到几秒之间。对DStrea
一、sample/**
* 抽样算子,比如从1000ge 数据抽出去10%
* 可以通过sample算子来完成
* 一个最经典的应用案例:就是当spark作业发生数据倾斜的时候,通过该算子完成样本数据的分析
* sample中的参数说明
* withReplacement:是否支持重复抽样(有放回的抽样),
* fraction:抽样的比例 ,是以小
一、在SAS中进行随机抽样：
1、 在实际数据处理中常常需要进行样本抽样，在实践中主要有两种情况：
（1）简单无重复抽样
（2）分层抽样 a.等比例分层抽样 b. 不等比例分层抽样；
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2023-05-30 07:21:47
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# Spark DataFrame 抽样：助你轻松掌握大数据分析
在大数据处理中，尤其是分析庞大的数据集时，我们往往会遇到性能瓶颈。为了提高处理效率，抽样（Sampling）技术显得十分重要。本文将介绍如何在Apache Spark中对DataFrame进行抽样，同时附带具体的代码示例。我们将探讨简单抽样、分层抽样等概念，帮助你熟悉这一重要过程。
## 什么是抽样？
> 抽样是一种从总体中选
水库抽样算法 水库抽样算法为空间亚线性算法，可以在减少计算内存使用量的同时保证抽样数据的均匀性和准确性。水库抽样算法的应用场景输入：一组数据，其大小未知输出：这组数据的k个均匀抽样要求：
进扫描一次数据空间复杂性位O(k)扫描到数据的前n个数字时(n>k)，保存当前已扫描数据的k个均匀抽样水库抽抽样算法的实现申请长度为k的数组A保存抽样；首先保存最先接收的k个数据；当收到第i个数据t时
遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
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2023-08-08 21:06:24
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一 ，介绍 ：1 ，介绍 ：Spark Streaming 类似于 Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming 有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语如 ：map、r
spark常用算子有两种：transformation：RDD中所有转换算子都是延迟加载，从一个RDD到另一个RDD转换没有立即转换，仅记录数据的逻辑操作，只有要求结果还回到Driver时的动作时才会真正运行。action：触发action时才会真正的执行action操作动作 transformation常用算子类型如下：1.textFile (path: String) : RDD[S
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2023-08-11 16:57:40
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# Spark 分层抽样实现指南
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Spark 实现分层抽样（stratified sampling）。分层抽样是一种常见的数据抽样方法，在抽样过程中，我们根据数据集的特定属性（层）进行抽样。这种方法可以确保每个层的样本数量比例与整体数据集中的比例相同，从而更好地代表整个数据集。
下面是使用 Spark 实现分层抽样的步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-10 04:34:33
319阅读
一 ，介绍 ：1 ，介绍 ：Spark Streaming 类似于 Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming 有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语如 ：map、r
# Spark分区水塘抽样
## 引言
在大数据处理领域，Spark已经成为一个流行的选择，特别是因为它的速度和高效性。通常情况下，数据量巨大，直接分析可能会导致性能瓶颈。在这种情况下，样本抽取技术显得尤为重要。本文将介绍“Spark分区水塘抽样”的概念、实现方式以及使用示例。
## 水塘抽样简介
水塘抽样是一种随机抽样技术，目的是从大数据集中抽取出一个固定大小的样本。其主要适用场景是数据
SparkSQL数据抽象引入DataFrame就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。另一方面，数据科学家们所熟悉的R、Pandas等传统数据框架虽然提供了直观的API，却局限于单机处理，无法胜任大数据场景。为了解决这一矛盾，Spark S
# Spark分层抽样
## 导言
在大数据领域，由于数据量庞大，往往需要进行抽样操作来减少计算和存储的压力。Spark提供了分层抽样（Stratified Sampling）功能，可以在大数据集中按照特定的分层方式进行抽样。本文将介绍Spark分层抽样的原理和使用方法，并提供相应的代码示例。
## 分层抽样原理
分层抽样是指将总体划分为多个层级，然后在每个层级中进行抽样。这样可以保证每个
# 科普文章：Spark SQL数据抽样
在数据处理和分析中，数据抽样是一项非常重要的技术。当我们面对大规模数据时，往往无法将整个数据集加载到内存中进行分析。因此，我们需要对数据进行抽样，从而获得对整体数据分布的了解，并在一定程度上代表整个数据集。在Spark SQL中，我们可以很方便地对数据进行抽样分析。
## 什么是数据抽样？
数据抽样是指从一个数据集合中选择一部分数据以便对整体数据进行
Stratified sampling1. 基本概念统计学理论中，分层抽样针对的是对一个总体（population）进行抽样的方法。尤其适用于当总体内部，子总体（subpopulations）间差异较大时。每一个 subpopulation，也称为层（stratum）。LL 表示层的数量，其中 分别指的是层 h 的样本数量，采样的数量，采样得到的样本均值和标
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2023-06-03 15:17:30
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不用调包也能便捷地划分数据集，用随机抽样sample()函数两行代码可以轻松搞定。 #划分训练集
train_data = data.sample(frac = 0.8, random_state = 0)
#测试集
test_data = data.drop(train_data.index)代码讲解：frac 设置抽样的比例，这里的意思是抽取80%的数据作为训练集；random_st
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2023-06-01 16:29:56
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分层随机抽样一、数据描述二、分层随机抽样1. 抽样要求：以“region”为分层变量，每层简单随机抽取75个样本单元。（1）定义分层抽样涉及的一些变量。（2）调用分层抽样函数“strata”,其中第一个参数为总体的数据集（此处按分层变量进行了排序处理），第二个变量为分层变量，第三个参数为各层的样本单元数量，第四个参数为各层的抽样方法（可选择的方法有“srswor”, “srswr”, “pois
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2023-10-08 11:01:09
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import random
import numpy as np
#简单随机抽样
data=np.loadtxt("E:/data/book/python_book/chapter3/data3.txt")
# print(type(data))
data_sample=random.sample(list(data),2000)#随机抽取2000个样本
# print(data_sample[:
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2023-06-16 21:06:56
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常用MySQL不同高可用方案的对比（下图来自官方手册） 能实现自动数据库故障转移的方案只有MySQL Cluster和DRBD+Heartbeat，这也是两种不依赖Replication的HA方案。 但是，MySQL Cluster（NDB）配置维护复杂，不像Replication一样稳定易用，大部分公司可能不会考虑这一方案；而DRBD的额外性能消耗又比较大，约为20%—30%，在可用性上大打折扣
