背景介绍 从 Hive 3.0.0 版本开始，不推荐使用流式数据提取,该 API 适用于连续生成数据的流 Client 端. Hive 流 API 的类和接口部分大致分为两类。 第一组提供对连接和事务 Management 的支持，而第二组提供 I/O 支持。 事务由 MetastoreManagement。直接对表定义的目标文件系统(HDFS，S3A 等)执行写操作。 流式传输到hive未分区
## 实现 Hive 随机采样的流程
为了实现 Hive 随机采样，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建一个临时表，用于存储采样结果 |
| 2. | 计算原始表的总记录数 |
| 3. | 计算采样所需的记录数 |
| 4. | 使用 Hive 自带的 UDF 进行随机采样 |
| 5. | 将采样结果
原创
2023-07-26 23:05:41
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## Hive 实现加权采样
### 概述
在 Hive 中实现加权采样可以帮助我们快速地从大规模数据集中获取一部分数据进行分析，而且还能够按照我们设定的权重来抽取数据，更加符合实际需求。接下来我将向你介绍如何在 Hive 中实现加权采样。
### 流程图
```mermaid
journey
title 加权采样流程
Start --> 数据准备
数据准备 -->
# Hive 实现随机采样
在大数据领域中，随机采样是一项重要的技术，可以帮助我们从大规模数据集中快速获取样本数据进行分析和测试。Hive是Hadoop生态系统中的一部分，是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以方便地进行数据存储和查询。本文将介绍如何使用Hive实现随机采样。
## 1. 简介
在Hive中，我们可以使用`RAND()`函数生成一个随机数，然后结合`LIMIT`语句来进行
实现功能目前公司中的部分数据是crm人工处理的，处理后放在一个excel文件中。现需要将这些excel数据导入到大数据平台，供其他部门使用。本程序提供一个web页面，实现在web页面上传指定格式的excel文件，程序自动将该文件的数据导入到hive中。实现方案web交互：Flaskexcel解析：Pandas数据导入：Impyla 或 Hdfs使用Flask快速搭建web应用，实现接收
Hive那些事儿之九-Hive实现数据抽样的三种方法在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示：数据块抽样（tablesample()函数） 1） table
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2023-08-28 09:46:41
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当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。
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2021-07-26 15:44:20
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复习:聊聊hive随机采样①浪尖浪尖聊大数据数据量大的时候，对数据进行采样，然后再做模型分析。作为数据仓库的必备品hive，我们如何对其进行采样呢？当然，浪尖写本文还有另一个目的就是复习hive的四by。不知是否有印象呢？Hive:SORTBYvsORDERBYvsDISTRIBUTEBYvsCLUSTERBY欢迎点击阅读原文，加入浪尖知识星球。假设有一张包含100亿行的Hive表，希望有效地随机
原创
2021-03-18 20:57:37
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hive随机采样
原创
2021-07-26 15:45:54
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斐波那契数列public class test01(){
public static void main(String[] args){
//创建一个自定义数组
int[] arr= new int[10];
//数组第一个值为1
arr[0]=1;
//数组第二个值为2
arr[1]=1
order by rand() limit 1001. 可用于普通随机筛选2. 也可用于row_number() 等函数的排序里作为随机排序。
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2023-05-29 15:59:55
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**参考资料整理**目录什么是采样一、采样的定义（in DL）二、过采样与欠采样三、上采样与下采样四、子采样与重采样拓展 一点点：一、采样的定义（in DL） 在机器学习和统计学中，采样是从一个数据集中选取一部分样本用于模型训练或推断。采样可以是随机的也可以是确定性的，并且可以根据各种不同的采样策略进行操
lead()函数和lag()这两个在实际业务中其实用的并没有那么多,不过在sql的面试当中倒是经常出现需要用到lead()和lag()这两个函数的问题,且通常使用这个函数的案例其实都是取连续的日期,之前硬是靠自关联写了一大堆sql写出来的(汗),今天突然发现了这两个函数,就正好写一下吧使用.lead()函数里面可以输入三个参数:(字段,向前行数,值如果为null的话的补充值)不过这两个一个是取前一
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2023-05-26 16:06:33
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降采样：2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可 以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。 在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若 R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域 ，而分布
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2022-09-27 11:13:33
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简介 缩小图像（或称为 下采样 （subsampled）或 降采样 （downsampled））的主要目的有两个： 1. 使得图像符合显示区域的大小； 2. 生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为 上采样 （upsampling）或 图像插值 （interpolating））的主要目的是放大原图像
原创
2021-08-27 10:06:15
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上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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测试了pytorch的三种取样器用法。一：概念Sample:取样器是在某一个数据集合上，按照某种策略进行取样。常见的策略包括顺序取样，随机取样（个样本等概率），随机取样（赋予个样本不同的概率）。以上三个策略都有放回和不放回两种方式。TensorDataset:对多个数据列表进行简单包装。就是用一个更大的list将多个不同类型的list数据进行简单包装。代码如下：class TensorDatase
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2023-07-27 20:03:09
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20210114def dataset_split(data):
# 数据拆分 第二步
try:
# data = shuffle(data)
# train = data.iloc[0:int(data.shape[0] * 0.7), :]
# test= data.iloc[int(data.shape[0] * 0.7):,
随机采样 采样是根据某种分布去生成一些数据点。最基本的假设是认为我们可以获得服从均匀分布的随机数，再根据均匀分布生成复杂分布的采样。对于离散分布的采样，可以把概率分布向量看作一个区间段，然后判断u落在哪个区间段内。对于比较复杂的分布比如正态分布我们可以通过Box-Muller算法，实现对高斯分布的采
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2018-10-26 20:24:00
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