如何在 Spark 中高效计算大数据集的中位数和分位数？

如何使用 Spark 查找中位数和分位数

使用大型数据集计算中位数的挑战

处理大型数据集时，查找中位数可能会变得一项计算成本高昂的任务。计算中位数的原生方法，例如 Spark 中的 sortBy() 和 sortByKey()，不适合具有数百万个元素的 RDD。

使用 approxQuantile() 近似中值

从Spark 2.0 版本中，approxQuantile() 方法提供了计算分位数（包括中位数）的近似解。此方法利用 Greenwald-Khanna 算法以最小的计算成本提供中位数的准确估计。

多列的分位数估计

Spark 2.2 引入了对跨多列估计分位数的支持。这允许对更复杂的数据集进行分位数计算。

在 SQL 中使用 approxQuantile()

除了直接使用 approxQuantile() 之外，还可以使用 approx_percentile 函数在 SQL 聚合中使用。此函数简化了估计数据帧中分位数的过程。

2.0 之前的 Spark 版本的替代方法

对于 2.0 之前的 Spark 版本，存在用于近似中位数的替代方法。这些方法通常涉及对 RDD 进行排序并根据 RDD 的长度选择适当的值。但是，这些方法可能无法提供与 approxQuantile() 相同级别的准确度。

通过 Hive UDAF 实现与语言无关的选项

如果使用 HiveContext、Hive 用户定义聚合函数 (UDAF)提供估计分位数的另一种选择。 percentile_approx() 和percentile() UDAF 可分别用于整数值和连续值。

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