Spark 如何高效计算大型数据集的中位数和分位数？

使用 Spark 查找中位数和分位数

背景

计算大型数据集的中位数和分位数分布在 Hadoop 集群中的多个节点是大数据分析中的常见任务。 Spark 提供了各种方法来有效地执行这些操作。

传统方法：本地计算

对于小型数据集，可以将数据收集到本地节点，然后直接计算中位数。然而，对于大型数据集，由于内存和性能限制，这种方法变得不切实际。

分布式方法：近似

对于大型数据集，Spark 提供了近似分位数估计方法。这些方法提供估计值，同时减少计算开销。其中一种方法是 approxQuantile，它使用 Greenwald-Khanna 算法来估计分位数。 approx_percentile SQL函数还可以用于分位数估计。

精确计算

为了更精确的分位数计算，Spark可以与采样结合使用。通过对一小部分数据进行采样，我们可以获得代表值并在本地计算分位数。示例中提供的分位数函数演示了如何使用采样来计算分位数。

自定义 UDAF

Hive UDAF（用户定义的聚合函数）也可用于分位数计算。 Hive 提供了percentile 和percentile_approx UDAF，可以直接在SQL 查询中使用。

结论

Spark 提供了多种方法来高效、准确地查找中位数和分位数。根据数据集大小和所需的精度，可以采用不同的方法来满足每次分析的特定要求。

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