Apache Spark를 사용하여 대규모 데이터 세트의 중앙값과 분위수를 효율적으로 계산하는 방법은 무엇입니까?

Apache Spark를 사용하여 중앙값 및 분위수를 찾는 방법

대규모 데이터 세트의 중앙값 또는 분위수를 결정하는 것은 통계 분석을 위해 중요하며 데이터 분포에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 맥락에서 Apache Spark는 이러한 값을 계산하기 위한 분산 방법을 제공합니다.

방법 1: appQuantile(Spark 2.0) 사용

Spark 버전 2.0 이상의 경우 appQuantile 방법을 활용할 수 있습니다. Greenwald-Khanna 알고리즘을 구현하여 분위수를 근사화하는 효율적인 방법을 제공합니다.

구문(Python):

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

구문(Scala):

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

여기서relative_error는 결과의 정확성을 제어하는 ​​매개변수입니다. 값이 높을수록 정확도는 떨어지지만 계산 속도는 빨라집니다.

방법 2: 정렬을 사용한 수동 계산(Spark

Python:

1. RDD를 오름차순으로 정렬: sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x)
2. RDD의 길이 계산: n = sorted_rdd.count()
3. 인덱스 계산 h = Floor((n - 1) * 분위수 값))을 사용하여 중앙값 요소
4. 정렬된 RDD에서 인덱스를 검색하여 중앙값 요소를 찾습니다. median = sorted_rdd.lookup(floor(h))

언어 독립적(UDAF):

HiveContext를 사용하는 경우 Hive UDAF를 활용하여 분위수를 계산할 수 있습니다. 예:

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

참고

더 작은 데이터 세트(귀하의 경우 약 700,000개 요소)의 경우 로컬에서 데이터를 수집하고 나중에 중앙값을 계산하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 그러나 대규모 데이터 세트의 경우 위에서 설명한 분산 방법이 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

위 내용은 Apache Spark를 사용하여 대규모 데이터 세트의 중앙값과 분위수를 효율적으로 계산하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!