# 实现Sql server 抽样
## 整体流程
首先，我们需要明确什么是抽样。在Sql server中，抽样是从表中随机选取一定比例或数量的数据行，以便进行统计分析或其他操作。下面是实现Sql server抽样的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建一个随机数列 |
| 2 | 计算每行的随机数 |
| 3 | 根据随机数筛选抽样数据
原创
2024-06-26 04:12:40
144阅读
目录一. 分桶抽样：TABLESAMPLE 函数二. 随机抽样：rand()函数三. 按比例抽样四. 分层抽样1. 分层抽一定数量：row_number()2. 分层抽一定比例五. 注意：一. 分桶抽样：TABLESAMPLE 函数说明：TABLESAMPLE 将数据分成多个bucket，抽取其中一个bucket语法：按照colname字段分成bucketNum个桶，抽取其中的第bucketId桶
转载
2023-09-01 15:22:01
176阅读
1.分桶分桶表数据存储 分区针对的是数据的存储路径;分桶针对的是数据文件 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。
转载
2024-05-28 17:11:13
64阅读
# Hive库抽样SQL的科普
Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具，通过提供 SQL 便捷查询大数据，方便用户进行数据处理与分析。抽样是数据分析中的一个重要技术，可以在不影响分析结果的前提下，从大量的数据中获取一部分样本，以此提高查询效率以及节省计算资源。
## 什么是抽样
在数据分析中，抽样是通过从总体中选取部分数据，以此作为总体的代表。抽样的好处在于，用户可以在较短
原创
2024-08-18 06:26:49
39阅读
一、 工作原理1. 灵蜂ETL工具 之 下图显示了日志解析同步的组件关系。日志解析同步由日志解析模块、过滤转换模块和数据加载模块组成。日志解析模块从指定的解析点（源库日志中事务发生时间）开始，按照提交顺序依次解析日志文件中各个事务包含的DML记录，同时向前移动解析点，并将记录封装为灵蜂ETL工具BeeDI内部格式数据，过滤转换模块根据
# 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
原创
2024-05-14 05:20:26
82阅读
平台组逸凡同学提供完善的功能验证和压力测试，掌声鼓励?笔者在前面的文章中大篇幅地介绍过数据库同步的 CDC 方案以及 NiFi 实时数据流处理分发系统，感兴趣的读者可以抽空(立马)去阅读一下，必将功力大增。今天，笔者将介绍一种场景，专注于将业务数据库的表数据准实时地抽取到 Kafka，然后根据各自的业务需求，基于 Flink 进行实时分析并通过可视化展示。背景截至目前，不少云厂商都提供了 PaaS
转载
2024-01-27 19:30:45
100阅读
在Spark SQL中，桶抽样（Bucket Sampling）是一种基于哈希分桶的抽样方法，它可以将数据划分为若干个桶（bucket），然后抽取其中一个或多个桶的数据作为样本。桶抽样有两种主要形式：基于分桶列（Bucketed Column）的抽样：这种抽样要求表本身是分桶表（Bucketed Table），并且抽样是基于分桶时指定的列进行的。基于任意列的随机抽样：使用TABLESAMPLE语法，可以基于随机函数（如rand()）或指定列进行分桶抽样，即使表不是分桶表也可以使用。
# Hive SQL 随机抽样
在进行数据分析的过程中，我们经常需要对数据集进行抽样，以便在有限的资源下进行更有效的分析。Hive SQL 作为大数据处理领域中的一种常用查询语言，提供了多种随机抽样的方法。本文将详细介绍 Hive SQL 随机抽样的实现方式，并提供相应的代码示例。
## 随机抽样的基本概念
随机抽样是指从总体中随机选择一部分样本进行分析的过程。在 Hive 中，我们可以通过
原创
2024-07-17 09:47:28
415阅读
在使用Apache Spark进行大数据处理时，你可能会遇到一个常见但复杂的问题：如何在Spark SQL中进行抽样并指定数量。这是一个特别有趣且实用的主题。通过抽样，我们可以快速地从大数据集中获取小样本，而这些小样本通常足以进行各种数据分析。接下来的结构将帮助我们深入了解这一过程。
## 备份策略
在进行数据处理之前，确立一套完善的备份策略是至关重要的。我们可以创建一个思维导图来理清楚不同备
抽样语法(https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Sampling)1. 分桶表 抽样table_sample: TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname])说明分桶语句中分母表示的将会被散列的桶的个数，分子表示会选择的桶的个数。tablesample子句允许用户通过
转载
2023-09-01 16:36:08
113阅读
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
转载
2024-05-25 11:57:04
117阅读
最近完成了一项目，其中有一个抽检的需求，大致描述一下相当于这么一个案例：每位用户提交了数量不等的数据条目信息存储在一张mysql表内，如何实现按百分比抽取每位用户的提交信息？实例化下这个需求：100个用户每人各自提交了数量不等的数据累加起来共1000条存放在一张表内，你如何抽取每位用户提交数量的10%来抽查？如果用代码将这1000条数据全读出来，然后按用户分组统计数量计算百分比在整合出最终数据，
转载
2024-01-16 16:21:01
201阅读
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
564阅读
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)
转载
2024-05-16 00:00:44
273阅读
本文主要记录在学习select语句中，需要特别注意的知识点。版本是SQL Server 2008 R2。1、让%不被认为是通配符，可以用escape关键字。--查找产品名称中包含%字符的记录，用/表示后面的%不是通配符
SELECT *
FROM PRODUCT
WHERE PRODUCT_NAME LIKE '%/%%' ESCAPE '/'需要特别注意的是，在代码中任何要转意的地方，必须都要写
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
转载
2024-08-14 19:00:47
48阅读
###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
转载
2023-08-08 21:06:24
87阅读
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
转载
2024-07-29 19:24:59
43阅读
数据抽样（TABLESAMPLE）在数据处理方面经常用到，特别是当表数据量比较大时，随机查询表中一定数量记录的操作很常见，PostgreSQL早在9.5版时就已经提供了 TABLESAMPLE数据抽样功能，9.5版前通常通过ORDER BY random（）方式实现数据抽样，这种方式虽然在功能上满足随机返回指定行数据，但性能很低。create table test01(id integer, va
转载
2024-01-10 15:37:33
217阅读
