如何使用 Apache Spark 高效計算大型資料集中的中位數和分位數？

如何使用Apache Spark 找出中位數和分位數

確定大型資料集的中位數或分位數對於統計分析和提供對資料分佈的見解非常重要。在這種情況下，Apache Spark 提供了計算這些值的分散式方法。

方法 1：使用 approxQuantile (Spark 2.0 )

對於 Spark 2.0 及更高版本，您可以使用 approxQuantile 方法。它實現了 Greenwald-Khanna 演算法，提供了一種有效的分位數近似方法。

語法(Python):

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

語法(Scala)：

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

是控制🎜>結果準確性的參數。數值越高，準確度越低，但計算速度越快。

方法2：使用排序手動計算（Spark

Python:

1. 將RDD 進行升序排序：sorted_rdd = rdd .sortBy(lambda x: x)
2. 計算RDD 的長度：n =sorted_rdd.count()
3. 計算的索引使用h = Floor((n - 1) * 分位數值) )
4. 透過尋找排序RDD 中的索引來找出中位數元素：median =sorted_rdd.lookup(floor(h))

語言無關(UDAF)：

如果您使用HiveContext，則可以利用Hive UDAF 來計算分位數。例如：

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

注意

對於較小的資料集（在您的情況下大約有700,000 個元素），在本地收集資料並隨後計算中位數可能會更有效。然而，對於較大的資料集，上述分散式方法提供了高效且可擴展的解決方案。

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