Comment calculer efficacement la médiane et les quantiles avec de grands ensembles de données dans Spark ?

Comment trouver la médiane et les quantiles à l'aide de Spark

Les défis du calcul de la médiane avec de grands ensembles de données

Lorsque vous traitez de grands ensembles de données, trouver la médiane peut devenir une tâche coûteuse en termes de calcul. Les méthodes natives de calcul de la médiane, telles que sortBy() et sortByKey() dans Spark, ne conviennent pas aux RDD contenant des millions d'éléments.

Approximativement la médiane avec approxQuantile()

À partir de Spark version 2.0, la méthode approxQuantile() fournit une solution approximative pour calculer les quantiles, y compris la médiane. Cette méthode utilise l'algorithme de Greenwald-Khanna pour fournir une estimation précise de la médiane avec un coût de calcul minimal.

Estimation quantile pour plusieurs colonnes

Spark 2.2 a introduit la prise en charge de l'estimation des quantiles sur plusieurs colonnes. Cela permet des calculs de quantiles sur des ensembles de données plus complexes.

Utilisation d'approxQuantile() en SQL

En plus d'utiliser directement approxQuantile(), il peut également être utilisé dans les agrégations SQL à l'aide de la fonction approx_percentile. Cette fonction simplifie le processus d'estimation des quantiles dans les dataframes.

Alternatives pour les versions Spark antérieures à 2.0

Pour les versions Spark antérieures à 2.0, des méthodes alternatives existent pour se rapprocher de la médiane. Ces méthodes impliquent généralement de trier le RDD et de sélectionner la valeur appropriée en fonction de la longueur du RDD. Cependant, ces méthodes peuvent ne pas offrir le même niveau de précision que approxQuantile().

Option indépendante de la langue via les UDAF Hive

Si vous utilisez un HiveContext, les fonctions d'agrégation définies par l'utilisateur (UDAF) de Hive fournissent une autre option pour estimer les quantiles. Les UDAF percentile_approx() et percentile() peuvent être utilisés respectivement pour les valeurs intégrales et continues.

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