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
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
本节主要讲Spark ML中关于分类算法的实现。示例的算法Demo包含：LR、DT、RF、GBTs、多层感知器、线性支持向量机、One-vs-Rest分类器以及NB等。 文章目录1. Logistic regression1.1 二分类LR1.2 多分类LR2. 决策树分类器3. 随机森林分类器4. 梯度提升树分类器5. 多层感知器分类器6. 线性支持向量机7. One-vs-Rest分类器8.
# 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
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
# 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
# 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
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
99阅读
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
119阅读
# 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
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
161阅读
统计日志数据中的脏数据现在我们手头上有一个日志文件，里面只有3个字段分别是url，时间，流量。在日志文件里面这些都是字符串，所以无论是时间还是流量都可能是一些不可用的格式，现在我们要统计出有多少脏数据并保留。 先贴代码吧，这里很多东西我都是写死了，大家就当个简单例子来看看吧：package sparkHomWork
import java.io.{File, PrintWriter}
impor
资料中：Spark 中最基本的数据抽象是 RDD。RDD：弹性分布式数据集 (Resilient Distributed DataSet)。RDD的三个特性：分区，不可变，并行操作。• RDD 是 Spark 的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式 来 操作分布式数据集的抽象实现 • RDD 是 Spark 最核心的东西,它表示已被分区,不可变的并能 够被并行操作的数据
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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问题描述 给定一个数据流，从这个流中进行均匀采样。 要求在接收到n个数据后，能够等概率地输出其中的k个数据。 已知n远大于k，且现有的内存空间无法容纳所有数据。算法描述 准备一个长度为k的数组用于保存样本。 将接收到的前k个数据保存在数组中，然后对于后续的第i个数据（i > k），掷出一个1~i之间的随机数j。 如果j<=k，则用第i个数据替换数组中第j个数据；否则。则舍弃
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2023-07-10 12:56:10
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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
引言Pivot作为DataFrame的功能在Apache Spark 1.6被引入， 支持用户将单列数据转换为多列数据，Apache Spark 2.4版本扩展了这部分功能， 本文将以西雅图当地气温为基础，介绍如何通过SQL pivot实现复杂数据的转换。Pivot气温检查下表是今年西雅图7月气温最高的9天气温温度， 最高可达90华氏度!假设我们想知道西雅图气温历史上是否存在过这种趋势，最直观的方
