1、现象
spark数据倾斜，有两种表现：
大部分的task，都执行的特别特别快，刷刷刷，就执行完了（你要用client模式，standalone client，yarn client，本地机器主要一执行spark-submit脚本，就会开始打印log），task175 finished；剩下几个task，执行的特别特别慢，前面的task，一般1s可以执行完5个；最后发现1000个task，998
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2023-10-23 20:03:56
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# Python随机抽取DataFrame的实践与应用
在数据科学与机器学习的领域，数据的抽样是一个非常常见的操作。尤其是在使用Python处理数据时，`pandas`库提供了强大的数据表（DataFrame）操作能力。本篇文章将讨论如何在DataFrame中随机抽取样本，并提供相应的代码示例。
## 什么是DataFrame？
`DataFrame`是`pandas`库中一种十分重要的数据
原创
2024-08-02 12:09:50
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一、Hive下生成DataFrame对象SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("名称").setMaster("执行方式");
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
HiveContext hc = new HiveContext(jsc);
#通过执行SQL生
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2023-07-10 21:11:12
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spark中的分区器有三种： 1.HashPartitioner分区可能HashPartitioner导致每个分区中数据量的不均匀。 2.RangePartitioner分区尽量保证每个分区中数据量的均匀，将一定范围内的数映射到某一个分区内。分区与分区之间数据是有序的，但分区内的元素是不能保证顺序的。(这里其实就用到了水塘抽样算法) 3.自定义那水塘抽样算法是什么呢？能解决什么类型的问题呢？问题描
# 如何在Python中随机抽取N个数据
## 简介
在数据分析和处理中，经常需要从数据中随机抽取一部分数据进行分析或者训练模型。本文将介绍如何在Python中使用pandas库来实现随机抽取N个数据的操作。
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助
开发者-->>小白: 确定需求
开发者->>小白: 提供解决方案
原创
2024-04-28 05:51:18
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# Python在DataFrame中随机抽取数据的方案
在数据分析和机器学习项目中，经常需要从数据集中随机抽取一部分数据进行训练或测试。Python的Pandas库提供了非常方便的数据操作功能，包括在DataFrame中进行随机抽取。本文将介绍如何在Python中使用Pandas库对DataFrame进行随机抽取，并提供一个简单的项目方案示例。
## 环境准备
首先，确保你的Python环
原创
2024-07-23 11:24:09
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oracle 中随机取数据的方法：1.快速随机取数据(推荐使用)：select * from MEMBER sample(1) where rownum <= 102.随机取数据，较慢select * from (select * from MEMBER order by dbms_random.value) where rownum<=10========原文========最近在做
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2024-08-19 14:22:45
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[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleRDD = peopleDF.map(
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2017-10-07 22:02:00
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# 随机抽取 JavaScript 随机抽取算法
## 简介
在开发过程中，经常会遇到需要随机抽取一定数量的元素的情况。本文将介绍如何使用 JavaScript 实现随机抽取算法，帮助你轻松解决这个问题。
## 流程概述
下面是实现随机抽取算法的整体流程，我们将通过一步一步的操作来实现这个算法。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化
初始化
原创
2023-10-15 05:52:17
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在实际的样本抽帧需求中，往往有这样一种需求，例如，从２０帧到７５帧，抽取２９帧数据，如果使用python自带的randint 函数，往往抽取的数据间隔是不一致的，这就需要等距随机抽样。等距随机抽样就是，从开始的索引到结束索引，随机抽取若干个数，并要求数字之间的间隔尽可能的一致。
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2022-08-23 11:34:28
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自动化测试时，有如下一些情况：注册账号时，如果已经注册过的账号，再次运行脚本时就会失败。 为了避免这种情况，我们可以使用时间戳或者随机函数增加一些随机内容。界面上有很多数据，我们不关注具体数据的执行结果，只关注操作过程。 我们就可以批量提取数据(find_elements)，然后随机选择一条数据操作。这些情况都会用到随机函数库。Python 中的随机函数库 random，提供了各种随机数据生成（i
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2023-08-21 11:50:51
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内容来源:
Numpy组队学习下-随机抽样datawhale.club
随机抽样numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。numpy.random.seed(seed=None) Seed the generator. seed()用于指定随机数生成时所用算法开始
## Python DataFrame等量抽取
### 简介
在处理数据分析和机器学习任务时，我们经常需要对数据进行分割和抽样。特别是在使用Python进行数据分析时，pandas库中的DataFrame对象是非常常用的数据结构。在实际工作中，经常会遇到需要从一个较大的DataFrame中等量抽取一部分数据的情况。本文将介绍如何使用Python实现DataFrame等量抽取的方法。
### 流
原创
2023-10-06 11:59:31
136阅读
# Python随机抽取的实现教程
在这篇教程中，我们将学习如何使用Python编程语言实现一个随机抽取系统。这个过程非常简单，但却涉及几个重要步骤。通过完整的示例和详细的解释，你将能够理解如何实现这个功能。
## 总体流程
我们可以把整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-10-29 06:53:20
38阅读
# Python Set 随机抽取实现方法
## 1. 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> Start
Start --> Check
Check --> Get_Set
Get_Set --> Random_Selection
Random_Selection --> End
End --> [*]
```
原创
2024-04-27 06:30:02
48阅读
# Python txt随机抽取实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现随机抽取文本文件中的内容。我们将使用Python的random模块来实现随机抽取，同时使用文件操作函数来读取和写入文件。
## 2. 实现步骤
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 打开文本文件 |
| 步骤2 | 读取文
原创
2023-08-26 12:27:47
295阅读
1. DataFrame在Spark中可以通过RDD转换为DataFrame，也可以通过DataFrame转化为RDD，DataFrame可以理解为数据的一个格式，实质show()就是一张表。读取数据构造DataFrame主要有以下几种方式：从Json文件中读取通过SQLContext构造类对象构造DataFrame动态创建Schema构造当前的DataFrame结构从parquet文件中读取从M
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2023-09-19 23:00:26
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DataFrameDataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。与SchemaRDD的主要区别是：DataFrame不再直接继承自RDD，而是自己实现了RDD的绝大多数功能。你仍旧可以在DataFrame上调用rdd方法将其转换为一个RDD。 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据
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2023-08-08 11:39:33
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split是可以用多种不同的符号（转义字符，以及标点符号）作为分隔符的！！！ （1）读取txt文件，按\t分隔，将分割出来的列大于指定列的滤掉，解析不准； 注意len的用法self.df_judgedoc_info_sample = self.session.read.text(self.judgedoc_info_sample_table_input)
self.df_j
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2023-07-10 21:11:02
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。不得不赞叹dataframe的强大。 具体
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2023-07-14 16:41:26
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