在大数据处理中的“spark水塘抽样”技术，主要用于从大量数据中进行高效抽样。该技术能对数据集进行均匀抽样，从而减少计算压力。在这个过程中，我们将逐步深入探讨如何在Spark中进行水塘抽样，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南与生态扩展。
### 环境准备
要成功实现Spark水塘抽样，我们首先需要确保环境的设置和技术栈的兼容性。以下是支持的技术栈版本矩阵：
| 组件
水库抽样算法 水库抽样算法为空间亚线性算法，可以在减少计算内存使用量的同时保证抽样数据的均匀性和准确性。水库抽样算法的应用场景输入：一组数据，其大小未知输出：这组数据的k个均匀抽样要求：
进扫描一次数据空间复杂性位O(k)扫描到数据的前n个数字时(n>k)，保存当前已扫描数据的k个均匀抽样水库抽抽样算法的实现申请长度为k的数组A保存抽样；首先保存最先接收的k个数据；当收到第i个数据t时
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2024-10-09 18:14:15
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# Spark分区水塘抽样
## 引言
在大数据处理领域，Spark已经成为一个流行的选择，特别是因为它的速度和高效性。通常情况下，数据量巨大，直接分析可能会导致性能瓶颈。在这种情况下，样本抽取技术显得尤为重要。本文将介绍“Spark分区水塘抽样”的概念、实现方式以及使用示例。
## 水塘抽样简介
水塘抽样是一种随机抽样技术，目的是从大数据集中抽取出一个固定大小的样本。其主要适用场景是数据
原创
2024-10-14 04:48:21
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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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google曾经有一道面试题，十分有趣：I have a linked list of numbers of length N. N is very large and I don’t know in advance the exact value of N.How can I most effic...
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2013-10-01 04:18:00
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# Java水塘抽样实现方法
## 导语
Java水塘抽样是一种随机抽样算法，用于从一个数据集合中随机选择k个元素。本文将教会你如何使用Java实现水塘抽样算法，并逐步介绍每个步骤所需的代码和注释。
## 算法流程
下面是Java水塘抽样的实现步骤：
|步骤|操作|
|---|---|
|1|初始化一个大小为k的水塘容器，用于存储被抽样的元素|
|2|遍历数据集合，对于每个元素执行以下操作：
原创
2023-08-29 06:07:21
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问题描述 给定一个数据流，从这个流中进行均匀采样。 要求在接收到n个数据后，能够等概率地输出其中的k个数据。 已知n远大于k，且现有的内存空间无法容纳所有数据。算法描述 准备一个长度为k的数组用于保存样本。 将接收到的前k个数据保存在数组中，然后对于后续的第i个数据（i > k），掷出一个1~i之间的随机数j。 如果j<=k，则用第i个数据替换数组中第j个数据；否则。则舍弃
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2023-07-10 12:56:10
128阅读
-----------我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目，382 和 398 题，关于水塘抽样算法（Reservoir Sampling），本质上是一种随机概率算法，解法应该说会者不难，难者不会。我第一次见到这个算法问题是谷歌的一道算法题：给你一个未知长度的链表，请你设计一个算法，只能遍历一次，随机地返回链表中的一个节点。这里说的随机是均匀随机（uniform random），
原创
2020-12-23 16:00:47
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水塘抽样是一系列的随机算法，其目的在于从包含n个项目的集合S中选取k个样本，其中n为一很大或未知的数量，尤其适用于不能把所有n个项目都存放到主内存的情况。 在高德纳的计算机程序设计艺术中，有如下问题： 可否在一未知大小的集合中，随机取出一元素？ 。或者是Google面试题： I have a lin
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2022-03-08 11:01:36
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更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningspark源码解读系列环境：spark-1.5.2、hadoop-2.6.0、scala-2.10.4
原创
2023-01-04 11:09:51
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我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目，382 和 398 题，关于水塘抽样算法（Reservoir Sampling），本质上是一种随机概率算法，解法应该说会者不难，难者不会。我第一次见到这个算法问题是谷歌的一道算法题：给你一个未知长度的链表，请你设计一个算法，只能遍历一次，随机地返回链表中的一个节点。这里说的随机是均匀随机（uniform random），也就是说，如果有n个元
原创
2021-04-07 10:08:36
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预计阅读时间：5 分钟我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目，382 和 398 题，关于水
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2021-08-04 14:15:55
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在这个博文中，我将深入探讨 Spark 中的抽样问题，解析该问题的背景、技术原理、架构、源码分析以及扩展讨论，通过这些内容帮助读者更好地理解 Spark 抽样的相关知识。
### 背景描述
随着大数据技术的发展，Spark 成为了大数据处理领域的重要工具之一。在数据处理的过程中，抽样操作常用于分析和统计，对于性能监控和数据探索具有重要意义。近年来，随着数据量的迅猛增长，我们对抽样技术的需求愈加
上述都是在已知结论的情况下推导证明，不知道结论的情况下如何写出这样的题解呢。对于拓展的情况考场上又有几个人能及时用数学归纳法推导出来呢。所以这道题从面试角度来看意义不大，可以当成思维练习题培养逻辑的严谨性，要有钻研难题的决心思考时所积累的解题路径是有用的。
原创
2021-07-06 15:45:19
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# Spark DataFrame 抽样：助你轻松掌握大数据分析
在大数据处理中，尤其是分析庞大的数据集时，我们往往会遇到性能瓶颈。为了提高处理效率，抽样（Sampling）技术显得十分重要。本文将介绍如何在Apache Spark中对DataFrame进行抽样，同时附带具体的代码示例。我们将探讨简单抽样、分层抽样等概念，帮助你熟悉这一重要过程。
## 什么是抽样？
> 抽样是一种从总体中选
原创
2024-09-08 05:50:52
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# Spark 分层抽样实现指南
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Spark 实现分层抽样（stratified sampling）。分层抽样是一种常见的数据抽样方法，在抽样过程中，我们根据数据集的特定属性（层）进行抽样。这种方法可以确保每个层的样本数量比例与整体数据集中的比例相同，从而更好地代表整个数据集。
下面是使用 Spark 实现分层抽样的步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-10 04:34:33
378阅读
# Spark分层抽样
## 导言
在大数据领域，由于数据量庞大，往往需要进行抽样操作来减少计算和存储的压力。Spark提供了分层抽样（Stratified Sampling）功能，可以在大数据集中按照特定的分层方式进行抽样。本文将介绍Spark分层抽样的原理和使用方法，并提供相应的代码示例。
## 分层抽样原理
分层抽样是指将总体划分为多个层级，然后在每个层级中进行抽样。这样可以保证每个
原创
2023-12-17 05:14:36
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一 ，介绍 ：1 ，介绍 ：Spark Streaming 类似于 Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming 有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语如 ：map、r
SparkSQL数据抽象引入DataFrame就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。另一方面，数据科学家们所熟悉的R、Pandas等传统数据框架虽然提供了直观的API，却局限于单机处理，无法胜任大数据场景。为了解决这一矛盾，Spark S
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2024-10-26 19:42:36
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## Spark如何实现抽样
Apache Spark是一个强大的大数据处理引擎，能够处理大量的数据集，并提供多种操作和算法来简化数据分析过程。其中，数据抽样是一个常用的操作，它使数据科学家和工程师能够从大型数据集中获取一个小样本，以快速进行测试和分析。在本文中，我们将深入探讨Spark如何实现抽样，并提供代码示例和可视化关系图。
### 1. 抽样的定义
抽样是从总体中选取部分数据的过程，
