Spark 如何有效率地計算大型資料集的中位數和分位數？

使用Spark 找出中位數和分位數

背景

計算大型數據集的中位數和分位數分佈在Hadoop 叢集中的多個節點是大數據分析的常見任務。 Spark 提供了各種方法來有效地執行這些操作。

傳統方法：本地計算

對於小型資料集，可以將資料收集到本地節點，然後直接計算中位數。然而，對於大型資料集，由於記憶體和效能限制，這種方法變得不切實際。

分散式方法：近似

對於大型資料集，Spark 提供了近似分位數估計方法。這些方法提供估計值，同時減少計算開銷。其中一種方法是 approxQuantile，它使用 Greenwald-Khanna 演算法來估計分位數。 approx_percentile SQL函數也可以用於分位數估計。

精確計算

為了更精確的分位數計算，Spark可以與取樣結合使用。透過對一小部分資料進行取樣，我們可以獲得代表值並在本地計算分位數。範例中提供的分位數函數示範如何使用取樣來計算分位數。

自訂 UDAF

Hive UDAF（使用者定義的聚合函數）也可用於分位數計算。 Hive 提供了percentile 和percentile_approx UDAF，可以直接在SQL 查詢中使用。

結論

Spark 提供了多種方法來高效、準確地查找中位數和分位數。根據資料集大小和所需的精度，可以採用不同的方法來滿足每次分析的特定要求。

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