本文简要介绍 pyspark.sql.functions.approx_count_distinct 的用法。 用法: pyspark.sql.functions.approx_count_distinct(col, rsd=None) 聚合函数:返回一个新的 Column 用于列 col 的近似不同计数。 2.1.0 版中的新函数。 参数: col: Column 或str rsd:浮点数,可选 允许的最大相对标准偏差(默认 = 0.05)...
pyspark countApprox()是PySpark中的一个函数,用于对数据集进行近似计数。与count()函数相比,countApprox()可以在更短的时间内返回一个近似的计数结果,而不需要完全遍历整个数据集。 countApprox()函数的优势在于它使用了一种称为HyperLogLog算法的近似计数方法。该算法通过对数据进行随机采样和哈希处理,可以在...
在深度学习和大数据分析领域，高性能计算能力是至关重要的。英伟达（NVIDIA）作为全球领先的显卡和GPU制造...
To understand the underlying algorithm a bit more, we can have a quick look at the implementation of the approx_count_distinct function. We see that it uses the HyperLogLogPlusPlus algorithm (an improvement over the HyperLogLog algorithm). /** * Aggregate function: returns the...
Oracle子查询的Pyspark sql APPROX_COUNT_DISTINCT如何提供比Oracle中的count函数更好的性能? 子查询性能问题中的过滤 为什么在sklearn中,whoosh搜索的性能比tfidfvectorizer差? Union作为子查询与单个查询的性能 Oracle中使用子查询和文字表达式的SQl性能 为什么连接表的性能比连接子查询快得多 Oracle中的子查询效率/错误...