Bagaimanakah Spark Boleh Mengira Median dan Kuantil dengan Cekap untuk Set Data Besar?

Mencari Median dan Kuantil Menggunakan Spark

Latar Belakang

Mengira median dan kuantil ke atas set data yang besar diedarkan merentasi berbilang nod dalam kelompok Hadoop ialah tugas biasa dalam analisis data besar. Spark menyediakan pelbagai kaedah untuk melaksanakan operasi ini dengan cekap.

Pendekatan Tradisional: Pengiraan Setempat

Untuk set data kecil, data mungkin boleh dikumpulkan ke nod setempat dan hitung median secara langsung. Walau bagaimanapun, untuk set data yang besar, pendekatan ini menjadi tidak praktikal disebabkan oleh had ingatan dan prestasi.

Pendekatan Teragih: Anggaran

Untuk set data yang besar, Spark menawarkan kaedah anggaran kuantiti anggaran. Kaedah ini memberikan nilai anggaran sambil mengurangkan overhed pengiraan. Satu kaedah sedemikian ialah approxQuantile, yang menggunakan algoritma Greenwald-Khanna untuk menganggarkan kuantiti. Fungsi SQL approx_percentile juga boleh digunakan untuk anggaran kuantil.

Pengiraan Tepat

Untuk pengiraan kuantil yang lebih tepat, Spark boleh digunakan bersama-sama dengan pensampelan. Dengan mengambil sampel sebahagian kecil daripada data, kita boleh mendapatkan nilai perwakilan dan mengira kuantiti secara tempatan. Fungsi kuantil yang disediakan dalam contoh menunjukkan cara mengira kuantil menggunakan pensampelan.

UDAF tersuai

UDAF Hive (Fungsi Agregat Ditentukan Pengguna) juga boleh dimanfaatkan untuk kuantil pengiraan. Hive menyediakan persentil dan persentil_approx UDAF, yang boleh digunakan terus dalam pertanyaan SQL.

Kesimpulan

Spark menawarkan pelbagai kaedah untuk mencari median dan kuantil dengan cekap dan tepat. Bergantung pada saiz set data dan ketepatan yang diingini, pendekatan berbeza boleh digunakan untuk memenuhi keperluan khusus setiap analisis.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Spark Boleh Mengira Median dan Kuantil dengan Cekap untuk Set Data Besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!