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Wie kann Spark Median und Quantile für große Datensätze effizient berechnen?
Wie kann Spark Median und Quantile für große Datensätze effizient berechnen?
Median und Quantile mithilfe von Spark ermitteln
Hintergrund
Median und Quantile über große Datensätze berechnen Die Verteilung auf mehrere Knoten in einem Hadoop-Cluster ist eine häufige Aufgabe bei der Big-Data-Analyse. Spark bietet verschiedene Methoden zur effizienten Durchführung dieser Vorgänge.
Traditioneller Ansatz: Lokale Berechnung
Bei kleinen Datensätzen ist es möglicherweise möglich, die Daten auf einem lokalen Knoten zu sammeln und Berechnen Sie den Median direkt. Bei großen Datensätzen ist dieser Ansatz jedoch aufgrund von Speicher- und Leistungseinschränkungen unpraktisch.
Verteilter Ansatz: Näherungen
Für große Datensätze bietet Spark Methoden zur ungefähren Quantilschätzung. Diese Methoden liefern geschätzte Werte und reduzieren gleichzeitig den Rechenaufwand. Eine solche Methode ist approxQuantile, die den Greenwald-Khanna-Algorithmus zur Schätzung von Quantilen verwendet. Die SQL-Funktion approx_percentile kann auch zur Quantilschätzung verwendet werden.
Exakte Berechnung
Für präzisere Quantilberechnungen kann Spark in Verbindung mit Stichproben verwendet werden. Indem wir einen Bruchteil der Daten abtasten, können wir repräsentative Werte erhalten und Quantile lokal berechnen. Die im Beispiel bereitgestellte Quantilfunktion zeigt, wie Quantile mithilfe von Stichproben berechnet werden.
Benutzerdefinierte UDAFs
Hive-UDAFs (benutzerdefinierte Aggregatfunktionen) können auch für Quantile genutzt werden Berechnungen. Hive bietet Perzentil- und Perzentil-Approximations-UDAFs, die direkt in SQL-Abfragen verwendet werden können.
Fazit
Spark bietet verschiedene Methoden, um Median und Quantile effizient und genau zu finden. Abhängig von der Größe des Datensatzes und der gewünschten Präzision können unterschiedliche Ansätze verwendet werden, um den spezifischen Anforderungen jeder Analyse gerecht zu werden.
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