Spark は大規模なデータセットの中央値と分位数を効率的に計算するにはどうすればよいですか?

Spark を使用した中央値と分位点の検索

背景

大規模なデータセットに対する中央値と分位点の計算Hadoop クラスター内の複数のノードに分散することは、ビッグ データ分析における一般的なタスクです。 Spark は、これらの操作を効率的に実行するためのさまざまな方法を提供します。

従来のアプローチ: ローカル計算

小規模なデータセットの場合、データをローカル ノードに収集して、中央値を直接計算します。ただし、大規模なデータセットの場合、このアプローチはメモリとパフォーマンスの制限により現実的ではありません。

分散アプローチ: 近似

大規模なデータセットの場合、Spark は近似分位点推定方法を提供します。これらの方法では、計算オーバーヘッドを削減しながら推定値が得られます。このような方法の 1 つは、Greenwald-Khanna アルゴリズムを使用して分位数を推定する近似Quantile です。 around_percentile SQL 関数は、分位点の推定にも使用できます。

正確な計算

より正確な分位点の計算のために、Spark をサンプリングと組み合わせて使用​​できます。データの一部をサンプリングすることで、代表値を取得し、分位数をローカルで計算できます。この例で提供される分位関数は、サンプリングを使用して分位数を計算する方法を示しています。

カスタム UDAF

Hive UDAF (ユーザー定義の集計関数) も分位数に利用できます。計算。 Hive は、SQL クエリで直接使用できる、percentile およびpercentile_estimate UDAF を提供します。

結論

Spark は、中央値と分位点を効率的かつ正確に見つけるためのさまざまな方法を提供します。データセットのサイズと必要な精度に応じて、さまざまなアプローチを使用して、各分析の特定の要件を満たすことができます。

以上がSpark は大規模なデータセットの中央値と分位数を効率的に計算するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。