如何在 Spark 中高效計算大數據集的中位數和分位數？

如何使用Spark 找出中位數和分位數

使用大型資料集計算中位數的挑戰

處理大型資料集時，查找中位數可能會變成一項計算成本高昂的任務。計算中位數的原生方法，例如 Spark 中的 sortBy() 和 sortByKey()，不適合數百萬個元素的 RDD。

使用 approxQuantile() 近似中位數

從Spark 2.0 版本中，approxQuantile() 方法提供了計算分位數（包括中位數）的近似解。此方法利用 Greenwald-Khanna 演算法以最小的計算成本提供中位數的準確估計。

多列的分位數估計

Spark 2.2 引入了對跨多列估計分位數的支持。這允許對更複雜的資料集進行分位數計算。

在 SQL 中使用 approxQuantile()

除了直接使用 approxQuantile() 之外，還可以使用 approx_percentile 函數在 SQL 聚合中使用。此函數簡化了估計資料幀中分位數的過程。

2.0 之前的 Spark 版本的替代方法

對於 2.0 之前的 Spark 版本，存在用於近似中位數的替代方法。這些方法通常涉及對 RDD 進行排序並根據 RDD 的長度選擇適當的值。但是，這些方法可能無法提供與 approxQuantile() 相同等級的準確度。

透過 Hive UDAF 實作與語言無關的選項

如果使用 HiveContext、Hive 使用者定義聚合函數 (UDAF)提供估計分位數的另一種選擇。 percentile_approx() 和percentile() UDAF 可分別用於整數值和連續值。

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