Comment Spark peut-il calculer efficacement la médiane et les quantiles pour de grands ensembles de données ?

Trouver la médiane et les quantiles à l'aide de Spark

Contexte

Calcul de la médiane et des quantiles sur de grands ensembles de données La répartition sur plusieurs nœuds d'un cluster Hadoop est une tâche courante dans l'analyse du Big Data. Spark propose diverses méthodes pour effectuer efficacement ces opérations.

Approche traditionnelle : calcul local

Pour les petits ensembles de données, il peut être possible de collecter les données sur un nœud local et calculer directement la médiane. Cependant, pour les grands ensembles de données, cette approche devient peu pratique en raison des limitations de mémoire et de performances.

Approche distribuée : approximations

Pour les grands ensembles de données, Spark propose des méthodes d'estimation de quantile approximative. Ces méthodes fournissent des valeurs estimées tout en réduisant la charge de calcul. L'une de ces méthodes est approxQuantile, qui utilise l'algorithme de Greenwald-Khanna pour estimer les quantiles. La fonction SQL approx_percentile peut également être utilisée pour l'estimation des quantiles.

Calcul exact

Pour des calculs de quantiles plus précis, Spark peut être utilisé en conjonction avec l'échantillonnage. En échantillonnant une fraction des données, nous pouvons obtenir des valeurs représentatives et calculer des quantiles localement. La fonction quantile fournie dans l'exemple montre comment calculer des quantiles à l'aide de l'échantillonnage.

UDAF personnalisés

Les UDAF Hive (fonctions d'agrégation définies par l'utilisateur) peuvent également être exploitées pour le quantile. calculs. Hive fournit des UDAF percentile et percentile_approx, qui peuvent être utilisés directement dans les requêtes SQL.

Conclusion

Spark propose diverses méthodes pour trouver la médiane et les quantiles de manière efficace et précise. En fonction de la taille de l'ensemble de données et de la précision souhaitée, différentes approches peuvent être utilisées pour répondre aux exigences spécifiques de chaque analyse.

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