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

So finden Sie Mediane und Quantile mit Apache Spark

Die Bestimmung des Medians oder der Quantile eines großen Datensatzes ist wichtig für die statistische Analyse und liefert Einblicke in die Datenverteilung. In diesem Zusammenhang stellt Apache Spark verteilte Methoden zur Berechnung dieser Werte bereit.

Methode 1: Verwendung von approxQuantile (Spark 2.0)

Für Spark-Versionen 2.0 und höher können Sie die approxQuantile-Methode verwenden. Es implementiert den Greenwald-Khanna-Algorithmus und bietet eine effiziente Möglichkeit, Quantile anzunähern.

Syntax (Python):

<code class="python">df.approxQuantile("column_name", [quantile value 0.5], relative_error)</code>

Syntax (Scala):

<code class="scala">df.stat.approxQuantile("column_name", Array[Double](0.5), relative_error)</code>

wobei relative_error ein Parameter ist, der die Genauigkeit des Ergebnisses steuert. Höhere Werte entsprechen weniger genauen, aber schnelleren Berechnungen.

Methode 2: Manuelle Berechnung mithilfe von Sortierung (Spark < 2.0)

Python:

1. Sortieren Sie die RDD in aufsteigender Reihenfolge: sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x)
2. Berechnen Sie die Länge der RDD: n = sorted_rdd.count()
3. Berechnen Sie den Index von das Medianelement mit h = floor((n - 1) * Quantilwert))
4. Finden Sie das Medianelement, indem Sie den Index im sortierten RDD nachschlagen: median = sorted_rdd.lookup(floor(h))

Sprachunabhängig (UDAF):

Wenn Sie HiveContext verwenden, können Sie Hive-UDAFs nutzen, um Quantile zu berechnen. Zum Beispiel:

<code class="sql">SELECT percentile_approx(column_name, quantile value) FROM table</code>

Hinweis

Bei kleineren Datensätzen (in Ihrem Fall etwa 700.000 Elemente) ist es möglicherweise effizienter, die Daten lokal zu sammeln und anschließend den Median zu berechnen. Für größere Datensätze bieten die oben beschriebenen verteilten Methoden jedoch eine effiziente und skalierbare Lösung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man mit Apache Spark Median und Quantile in großen Datensätzen effizient berechnen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!