Apache Spark を使用して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?

Apache Spark を使用して中央値と分位点を見つける方法

大規模なデータセットの中央値または分位点を決定することは、統計分析とデータの分布に関する洞察の提供にとって重要です。これに関連して、Apache Spark は、これらの値を計算するための分散メソッドを提供します。

方法 1: 近似Quantile を使用する (Spark 2.0 )

Spark バージョン 2.0 以降の場合は、estimateQuantile メソッドを利用できます。 Greenwald-Khanna アルゴリズムを実装し、分位数を近似する効率的な方法を提供します。

構文 (Python):

<code class="python">df.approxQuantile("column_name", [quantile value 0.5], relative_error)</code>

構文 (Scala):

<code class="scala">df.stat.approxQuantile("column_name", Array[Double](0.5), relative_error)</code>

ここで、relative_error は結果の精度を制御するパラメータです。値が大きいほど、精度は低くなりますが、計算は速くなります。

方法 2: 並べ替えを使用した手動計算 (Spark

Python:

1. RDD を昇順に並べ替えます:sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x)
2. RDD の長さを計算します: n =sorted_rdd.count()
3. RDD のインデックスを計算しますh = Floor((n - 1) * quantile value))
4. を使用して中央値要素を検索します。並べ替えられた RDD のインデックスを検索して中央値要素を見つけます: median =sorted_rdd.lookup(floor(h))

言語非依存 (UDAF):

HiveContext を使用する場合、Hive UDAF を利用して分位数を計算できます。例:

<code class="sql">SELECT percentile_approx(column_name, quantile value) FROM table</code>

注

データセットが小さい場合 (この場合は約 700,000 要素)、ローカルでデータを収集し、後で中央値を計算する方が効率的である可能性があります。ただし、大規模なデータセットの場合は、上記の分散手法が効率的でスケーラブルなソリューションを提供します。

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