## Hadoop抽样分区
在大数据领域中，处理海量数据是一个常见的问题。Hadoop是一个非常流行的分布式计算框架，可以帮助我们处理这些大规模的数据。然而，在处理大数据时，有时我们需要对数据进行抽样分区，以便更高效地处理和分析数据。在本文中，我们将介绍Hadoop中的抽样分区技术，并提供相关的代码示例。
### 什么是抽样分区
抽样分区是指将原始数据集分成多个子集，其中每个子集都是原始数据
原创
2023-07-29 09:33:02
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1、数据采集对于数据采集主要分为三类，即结构化数据库采集，日志和文件采集，网页采集。
对于结构化数据库，采用Sqoop是合适的，可以实现结构化数据库中数据并行批量入库到hdfs存储。
对于网页采集，前端可以采用Nutch，全文检索采用lucense，而实际数据存储最好是入库到Hbase数据库。
对于日志文件的采集，现在最常用的仍然是flume或chukwa，但是我们要看到
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2023-05-26 15:51:27
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#!/usr/bin/env python# -*- coding=utf8 -*-import sysimport osimport random#input split 1565 #>>> 3000000/1565.0#1916.932907348243#2000K = 2000pool = [...
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2015-08-31 23:12:00
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一、基础概念 & 适用场景1、分布式文件系统（HDFS）HDFS是Hadoop分布式文件系统，HDFS有如下技术特点和应用场景： 适合处理超大文件，数量级达到GB、TB甚至PB级支持集群规模的动态扩展适用于流式数据读写的场景，即“一次写入，多次读取”具有高容错性，数据块可以保存多个副本，实现负载均衡对硬件要求低，能够运行在廉价的商用机器集群不适用于如下场景：不适合需要高效存储大、量小的场景
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2024-01-26 06:31:35
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Hadoop 是一种分布式计算框架，能够处理大量的结构化和非结构化数据。在大数据处理中，随机抽样是一个常见需求，通过在大数据集中抽取样本，可以加快数据分析速度，提高系统性能。本文将探讨如何利用 Hadoop 实现随机抽样阅读文件的流程。
### 1. 背景描述
在大数据环境下，文件的大小和复杂性意味着全量读取数据变得几乎不切实际。因此，我们通常希望从大数据集中进行随机抽样，获取一个代表性的子集
本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
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2024-07-29 19:24:59
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一、hdfs的设计目标1.1、硬件错误是常态而不是异常。Hadoop的设计理念之一就是它可以运行在廉价的普通PC机上，因而硬件故障是常态。在硬件故障时，可通过容错机制保证数据的正确性、完整性，从而保证系统的正常运行。1.2、大文件存储。hdfs存储的文件大小一般在GB~TB的级别。1.3、流式数据访问。由于hadoop处理的都是大文件，因此流式数据访问方式更适合。流式数据访问是指一次性地读取一大块
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2024-01-26 07:07:27
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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
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2024-05-30 13:21:28
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通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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什么是抽样平均误差？抽样平均误差是抽样平均数（或抽样成数）的标准差，它反映抽样平均数（或抽样成数）与总体平均数（或总体成数）的平均差异程度。由于从一个总体可能抽取多个样本，因此抽样指标（如平均数、抽样成数等），就有多个不同的数值，因而对全局指标（如总体平均数、总体成数等）的离差也就有大有小，这就必需用一个指标来衡量抽样误差的一般水平。抽样平均数（或抽样成数）的标准差实际上反映了抽样平均数（或抽样成
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2023-08-17 09:18:43
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1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
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2024-08-14 19:00:47
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###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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学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
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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)
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2024-05-16 00:00:44
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概念总体：研究对象的全体个体：组成总体的每一个基本元素样本：总体中抽若干个体所组成的集合样本容量：样本中所含个体的数量抽样方法简单随机抽样：简单随机抽样也称为单纯随机抽样、纯随机抽样、SRS抽样 ，是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本，使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。分层抽样：分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中
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2024-08-22 11:09:27
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抽样方法主要包括：随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样。(1) 随机抽样就是按等概率原则直接从含有N个元素的总体中抽取n个元素组成样本（N>n）。这种方法简便易学，常用的办法就是抽签了。不过，这适合总体单位较少时使用。(2) 分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。(3)
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2023-09-02 13:31:57
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抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
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2023-08-17 21:42:01
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1、简单随机抽样 优点：操作简单，可减少选择偏差。 缺点：可能不会选择特别多我们真正感兴趣的个体元素。 2、系统抽样 方法：第一个个体是随机选择的，其他个体是使用固定的“抽样间隔”选择的。即假设总体大小是x，样本大小为n，要选择的下一个个体将是距离第前一个个体的x/n个间隔。 优点：操作简单 缺点： ...
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2021-09-01 11:39:00
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# SparkSQL抽样函数的实现流程
## 1. 概述
在SparkSQL中，抽样函数（Sampling Functions）用于从数据集中获取一部分样本数据进行分析。抽样函数可以帮助开发者快速了解数据的分布情况，进行数据预处理或者验证数据质量。本文将介绍如何使用SparkSQL中的抽样函数，帮助刚入行的开发者快速掌握该技能。
## 2. 抽样函数的使用步骤
下面是使用SparkSQL实
原创
2024-02-05 03:32:36
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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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