Wie kann man in Spark Median und Quantile bei großen Datensätzen effizient berechnen?

So finden Sie Median und Quantile mit Spark

Herausforderungen bei der Berechnung des Medians bei großen Datensätzen

Beim Umgang mit großen Datensätzen kann die Ermittlung des Medians schwierig werden eine rechenintensive Aufgabe. Die nativen Methoden zur Berechnung des Medians, wie sortBy() und sortByKey() in Spark, sind nicht für RDDs mit Millionen von Elementen geeignet.

Median mit approxQuantile() annähern

Beginnend mit In Spark Version 2.0 bietet die approxQuantile()-Methode eine ungefähre Lösung für die Berechnung von Quantilen, einschließlich des Medians. Diese Methode nutzt den Greenwald-Khanna-Algorithmus, um eine genaue Schätzung des Medians mit minimalem Rechenaufwand zu liefern.

Quantilschätzung für mehrere Spalten

Spark 2.2 führte Unterstützung für die Schätzung von Quantilen über mehrere Spalten hinweg ein. Dies ermöglicht Quantilberechnungen für komplexere Datensätze.

Verwendung von approxQuantile() in SQL

Zusätzlich zur direkten Verwendung von approxQuantile() kann es auch in SQL-Aggregationen mithilfe der Funktion approx_percentile verwendet werden. Diese Funktion vereinfacht den Prozess der Schätzung von Quantilen in Datenrahmen.

Alternativen für Spark-Versionen vor 2.0

Für Spark-Versionen vor 2.0 gibt es alternative Methoden zur Annäherung an den Median. Diese Methoden umfassen typischerweise das Sortieren der RDD und die Auswahl des geeigneten Werts basierend auf der Länge der RDD. Allerdings bieten diese Methoden möglicherweise nicht die gleiche Genauigkeit wie approxQuantile().

Sprachunabhängige Option über Hive-UDAFs

Bei Verwendung eines HiveContext, Hive User-Defined Aggregate Functions (UDAFs) bieten eine weitere Möglichkeit zur Schätzung von Quantilen. Die UDAFs „percentile_ approx()“ und „percentile()“ können für ganzzahlige bzw. kontinuierliche Werte verwendet werden.

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