在Excel系统中，随机数函数有两个，分别为Rand和Randbetween，其作用也是不相同的，Rank函数的作用为生成0-1之间的随机数，而Randbetween函数的作用为生成指定范围内的随机数。一、Rand函数。功能：返回≥0且＜1的随机值。语法结构：=Rand()。目的：生成≥0且＜的随机值。 方法：在目标单元格中输入公式：=RAND()。二、R
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2023-09-04 16:19:30
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# SQL Server抽取随机数据
在实际的数据分析和机器学习任务中，我们经常需要从大规模的数据集中抽取随机数据进行分析和建模。SQL Server作为一种常用的关系型数据库管理系统（RDBMS），提供了多种方法来实现这个目标。本文将介绍一些常用的方法和示例代码，帮助读者了解如何在SQL Server中抽取随机数据。
## 1. 使用NEWID()函数进行随机排序
在SQL Server中
原创
2023-08-01 15:33:42
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生成100万条8位不重复数据的示例USE tempdbGO-- 创建测试表CREATE TABLE tb(id char(8))-- 创建用于自动过滤重复值的唯一索引CREATE UNIQUE INDEX IX_tb ON tb(id)WITH IGNORE_DUP_KEY GO-- 测试数据插入的处理时间, 记录开始处理的时间点DECLARE @dt datetimeSET @dt = GETD
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2023-05-29 16:31:10
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博客简介本篇博客介绍随机函数库，并且用蒙特卡罗方法估算圆周率的值pi随机数函数库在使用库函数之前需要导入库导入整个库：import random导入库中的某个函数：import random from random函数描述choice(seq)从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数。randrange ([start,] s
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2023-08-09 15:54:02
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SELECT * FROM `table`WHERE id >= (SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`))) ORDER BY id LIMIT
原创
2023-07-13 17:51:30
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为了完成这个小探索，遇到了一个以前从来没有注意的问题，就是不同数据库对基因注释的记录差异问题。前些天朋友圈被刷屏的一个研究，提到了利用外显子组测序计算TMB是“金标准”，然而临床难以常规应用。基于二代测序技术基因组合(NGS panel)估测TMB是可行的替代手段，但如何选择临床适用的NGS panel尚缺乏有效的研究证据。所以研究者基于TCGA数据库，研究随机抽取10~700个基因形成虚拟NGS
（1）数据倾斜长啥样 （2）怎么产生的数据倾斜①不同数据类型关联产生数据倾斜 情形：比如用户表中user_id字段为int，log表中user_id字段既有string类型也有int类型。当按照user_id进行两个表的join操作时。 后果：处理此特殊值的reduce耗时；只有一个reduce任务。默认的hash操作会按int类型的id来进行分配，这样会导致所有string类型id的记录都分配到
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2023-07-14 23:55:51
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1、什么是数据倾斜？ 由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点2、数据倾斜的原因 (1)key分布不均匀 (2)业务数据本身的特性 (3)建表时考虑不周 (4)某些SQL语句本身就有数据倾斜3、容易数据倾斜情况 4、主要表现 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大
hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况，使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了几个小时都没跑完，这种情况就很可能是数据倾斜的原因，解决方法要根据具体情况来选择具体的方案１、join的key值发生倾斜，key值包含很多空值或是异常值这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key通过rand函数将为null的值分散到不同的值上，在key值比较就能解决数据倾斜的问题注：对于异常
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2023-09-08 14:57:48
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前短时间写了个公司年会抽奖的程序，不少人反应有的人连续几年中奖，于是怀疑程序的问题，今天特地抽出点时间翻看了下java的源码，解读下随机函数的生成算法。在Eclipse中输入java.util.Random，按F3转到Random类的源代码：首先，我们看到这样一段说明：/**
* An instance of this class is used to
一个集合里有 n 个元素，每个元素有不同的权重，现在要不放回地随机抽取 m 个元素，每个元素被抽中的概率为元素的权重占总权重的比例。要怎么做呢？简单的解法现在考虑只抽取一个元素，假设权重之和为 1。我们可以从 [0, 1] 中随机得到一个权重，假设为 0.71，而后从第一个元素开始，不断累加它们的权重，直到有一个元素的
1、matlab自带抽取随机数的函数 注：只列举各个函数名字，具体各个函数的用法可用help查看。 (1)正态分布随机数：randn()，normrnd(), mvnrnd(); 其中最后一个用于抽取联合正态分布的随机数。 (2)均匀分布随机数：rand() (3)beta分布随机数: betarnd() - Beta random numbers. (4)二项分布随机数：binornd
1、现象
spark数据倾斜，有两种表现：
大部分的task，都执行的特别特别快，刷刷刷，就执行完了（你要用client模式，standalone client，yarn client，本地机器主要一执行spark-submit脚本，就会开始打印log），task175 finished；剩下几个task，执行的特别特别慢，前面的task，一般1s可以执行完5个；最后发现1000个task，998
hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况，使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了几个小时都没跑完，这种情况就很可能是数据倾斜的原因，解决方法要根据具体情况来选择具体的方案
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2023-05-30 13:24:23
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Hive本质Hive的本质其实就是 Hdfs+MapReduce，HDFS存储、MR执行任务发生数据倾斜的原因1.数据本身倾斜内容倾斜、group by倾斜、小表Join大表2.过多Join过多导致Job过多、小文件过多、Mapper或Reducer过多3.SQL语句使用问题count（distinct）->全盘扫描join … where 笛卡尔乘积解决方案模型设计整体最优，考虑全局合理减
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2023-07-20 20:12:38
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块抽样（Block Sampling） Hive 本身提供了抽样函数，使用 TABLESAMPLE 抽取指定的 行数/比例/大小，举例：CREATE TABLE iteblog AS SELECT * FROM iteblog1 TABLESAMPLE(1000 ROWS);
CREATE TABLE iteblog AS SELECT * FROM iteblog1 TABLESAMPLE (2
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2023-07-20 20:06:34
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在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题，当一些特定的key值所对应的数据量远远超过其他key值时，就会导致数据倾斜。而在Hive中处理数据倾斜的一种方法是通过给key值加上随机数进行处理。
首先，让我们来看一下数据倾斜的概念。在一个数据集中，如果某些key值所对应的数据量远远超过其他key值，就会导致数据倾斜。这会导致在进行聚合操作时，部分任务处理的数据量远大于其他任务，导致整体任务性能下降。
ive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况，使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了几个小时都没跑完，这种情况就很可能是数据倾斜的原因，解决方法要根据具体情况来选择具体的方案１、join的key值发生倾斜，key值包含很多空值或是异常值这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key如：selectuserid ,
fromuser_info a
join (
select ca
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2023-09-04 17:11:23
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在实际的样本抽帧需求中，往往有这样一种需求，例如，从２０帧到７５帧，抽取２９帧数据，如果使用python自带的randint 函数，往往抽取的数据间隔是不一致的，这就需要等距随机抽样。等距随机抽样就是，从开始的索引到结束索引，随机抽取若干个数，并要求数字之间的间隔尽可能的一致。
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2022-08-23 11:34:28
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数据倾斜的几种常见场景：1.distinct
2.group by
3.reducejoin
4.动态分区1可以转换到2,2可以加参数就可以解决，原理在于预处理 参数：set hive.groupby.skewindata=true; --如果是group by过程出现倾斜 应该设置为true，这种方法会启动两个job，第一个job会在key前面添加一个随机数，将数据散列到reduce中，第二个j
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2023-08-30 11:43:12
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