如何使用 Apache Spark 有效计算大型数据集的中位数和分位数？

使用 Apache Spark 分布中位数和分位数

对于使用 IPython 和 Spark 对大整数 RDD 进行分布式中值计算，合适的方法是排序RDD，然后访问中间元素。要对 RDD 进行排序，请使用 sortBy() 方法。要找到中位数，请执行以下步骤：

1. 导入必要的库：首先导入 NumPy 进行中值计算。
2. 对 RDD 进行排序： 对 RDD 进行排序以允许访问中值元素。
3. 计算中值： 通过获取排序后的 RDD 的中间元素来访问中值。

对于分位数，您可以使用 Spark 2.0 中引入的 approxQuantile() 方法或使用 Greenwald-Khanna 算法创建自定义代码。这些函数使用指定的相对误差计算分位数。

自定义分位数计算：这是用于分位数估计的自定义 PySpark 函数：

<code class="python">def quantile(rdd, p, sample=None, seed=None):
    # ... (function implementation as provided in the original question)</code>

精确分位数计算(Spark

如果准确性至关重要，请考虑使用 NumPy 在本地收集和计算分位数。这种方法通常更有效并且避免了分布式计算。但是，内存要求可能会很高。

Hive UDAF 分位数：

将 HiveContext 与整数或连续值一起使用时，Hive UDAF 提供了另一种分位数估计选项。可以通过针对 DataFrame 的 SQL 查询来访问这些函数：

<code class="sql">sqlContext.sql("SELECT percentile_approx(x, 0.5) FROM df")</code>

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