Spark는 어떻게 대규모 데이터 세트의 중앙값과 분위수를 효율적으로 계산할 수 있습니까?

Spark를 사용하여 중앙값 및 분위수 찾기

배경

대규모 데이터 세트에 대한 중앙값 및 분위수 계산 Hadoop 클러스터의 여러 노드에 분산되는 것은 빅 데이터 분석에서 일반적인 작업입니다. Spark는 이러한 작업을 효율적으로 수행하기 위한 다양한 방법을 제공합니다.

전통적인 접근 방식: 로컬 계산

작은 데이터 세트의 경우 데이터를 로컬 노드에 수집하고 중앙값을 직접 계산합니다. 그러나 대규모 데이터 세트의 경우 메모리 및 성능 제한으로 인해 이 접근 방식이 실용적이지 않습니다.

분산 접근 방식: 근사치

Spark는 대규모 데이터 세트의 경우 대략적인 분위수 추정 방법을 제공합니다. 이러한 방법은 계산 오버헤드를 줄이면서 추정값을 제공합니다. 그러한 방법 중 하나는 Greenwald-Khanna 알고리즘을 사용하여 분위수를 추정하는 aboutQuantile입니다. about_percentile SQL 함수는 분위수 추정에도 사용할 수 있습니다.

정확한 계산

보다 정확한 분위수 계산을 위해 Spark를 샘플링과 함께 사용할 수 있습니다. 데이터의 일부를 샘플링하여 대표 값을 얻고 로컬로 분위수를 계산할 수 있습니다. 예제에 제공된 분위수 함수는 샘플링을 사용하여 분위수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

사용자 정의 UDAF

Hive UDAF(사용자 정의 집계 함수)도 분위수에 활용할 수 있습니다. 계산. Hive는 SQL 쿼리에서 직접 사용할 수 있는 백분위수 및 백분위수_대략 UDAF를 제공합니다.

결론

Spark는 중앙값과 분위수를 효율적이고 정확하게 찾을 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 데이터 세트 크기와 원하는 정밀도에 따라 각 분석의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

위 내용은 Spark는 어떻게 대규모 데이터 세트의 중앙값과 분위수를 효율적으로 계산할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!