# Hive 快速采样指南
在数据处理的日常工作中，我们常常需要对大数据集进行快速采样，以便进行初步的数据分析。Hive，作为一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，可以帮助我们轻松地解决这个问题。本文将逐步引导你实现 Hive 的快速采样，并提供相关的代码示例。
## 流程概述
下面是 Hive 快速采样的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Hive 桶采样：一种高效的数据抽样方法
在现代数据处理领域，Hive 是一个广泛使用的数据仓库软件，它基于 Hadoop 构建，提供了类似 SQL 的查询语言。一个常见的需求是在处理大数据集时进行数据抽样，而桶采样（Bucket Sampling）是 Hive 中一种有效的方法。本篇文章将详细介绍 Hive 桶采样的原理、实现方法，并附带代码示例。
## 什么是桶采样？
桶采样是指将数
## 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
200阅读
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
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2023-12-09 15:24:45
146阅读
## 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 -->
原创
2024-06-21 06:25:57
45阅读
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
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2023-10-12 14:54:31
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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
437阅读
# 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
原创
2024-02-03 05:18:20
203阅读
写在前面：不管未来的职业方向是DBA还是架构师，数据库是特别重要的一部分，这篇文章重在将自己学到的有关MySQL数据优化方面的知识，做一次总结。一、MySQL数据库性能影响因素（一）商业需求对性能的影响不合理的需求造成资源投入产出比过低无用功能堆积使系统过度复杂，影响整体性能（二）系统架构及实现对性能的影响不适合在数据库存放的数据 二进制多媒体数据，比如图片，音频，视频等。流水队列数据超大文本数据
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2024-10-23 23:08:50
45阅读
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
447阅读
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
151阅读
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
950阅读
hive随机采样
原创
2021-07-26 15:45:54
167阅读
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
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2024-07-30 09:13:44
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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
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2023-12-16 14:44:20
33阅读
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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一,hive介绍1.来源facebook的数据仓库计算框架,后来开源给了Apache主要做离线计算即就是不要求实时获取结果2.数据仓库数据库一般分为:OLAP OLTP 就是通过以往的数据分析，对现在的业务或者发展发现提供数据的支持就是从历史数据中心发掘价值一般有一下几种模式星型模式--雪花模型--星系模型数据仓库基本用来数据的查询或者统计，基本上不会删除或者修改3.功能hive是一个基于Hado
