SparkSQL 随机数生成
在数据处理和分析中，经常需要使用随机数来模拟数据或者进行抽样等操作。在SparkSQL中，我们可以利用内置的函数来生成随机数，方便快捷地实现这些需求。本文将介绍如何在SparkSQL中生成随机数，并演示一些常见的用法。
SparkSQL 中的随机数函数
在SparkSQL中，我们可以使用rand()函数来生成一个0到1之间的随机浮点数。此外，还可以使用randn()函数来生成一个符合标准正态分布的随机浮点数。这些函数都可以作为SQL查询的一部分来使用，例如：
SELECT rand() AS random_number
FROM your_table
SELECT randn() AS random_normal_number
FROM your_table
除了rand()和randn()函数外，SparkSQL还提供了其他一些随机数生成函数，如rand(seed: Long)可以指定一个种子来生成随机数，randn(seed: Long)用于生成符合标准正态分布的随机数。
示例代码
下面是一个简单的示例代码，演示如何在SparkSQL中生成随机数并进行数据分析：
-- 创建一个包含10万条数据的临时表
CREATE TEMPORARY VIEW random_data AS
SELECT id, rand() AS random_number
FROM (
SELECT sequence(1, 100000) AS id
) t;
-- 统计随机数的分布
SELECT
percentile_approx(random_number, 0.5) AS median,
min(random_number) AS min_value,
max(random_number) AS max_value,
avg(random_number) AS avg_value
FROM random_data;
在上面的示例中，我们首先创建了一个包含10万条数据的临时表random_data，其中每条数据包含一个ID和一个随机数。然后我们统计了随机数的中位数、最小值、最大值和平均值，以便对随机数的分布进行分析。
甘特图示例
下面是一个使用mermaid语法绘制的甘特图示例，展示了一个数据处理任务的时间安排：
gantt
title 数据处理任务甘特图
dateFormat YYYY-MM-DD
section 数据准备
数据清洗 :a1, 2022-01-01, 3d
数据抽样 :after a1, 2d
section 数据分析
数据统计 :2022-01-04, 5d
数据可视化 :2022-01-09, 3d
上面的甘特图展示了一个数据处理任务的时间安排，包括数据准备阶段和数据分析阶段，每个阶段的具体任务和时间都被清晰地展示出来。
旅行图示例
最后，我们通过一个旅行图示例来展示随机数生成的实际应用场景。假设我们要模拟100个旅行者的旅行路线，他们每天都会在不同的城市停留，我们可以使用随机数来生成他们的路线：
journey
title 旅行者路线图
section 旅行者
旅行者1
旅行者2
旅行者3
section 城市
北京
上海
广州
深圳
section 路线
旅行者1 --> 北京 : 随机选择
旅行者1 --> 上海 : 随机选择
旅行者1 --> 广州 : 随机选择
旅行者1 --> 深圳 : 随机选择
旅行者2 --> 北京 : 随机选择
旅行者2 --> 上海 : 随机选择
旅行者2 --> 广州 : 随机选择
旅行者2 --> 深圳 : 随机选择
旅行者3 --> 北京 : 随机选择
旅行者3 --> 上海
