首先,我们需要创建SparkContext并读取数据。然后,我们将使用sample方法进行抽样。 实现步骤 创建SparkContext 读取数据 进行水塘抽样 输出结果 示例代码 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("WaterTankSampling")\.getOrCreate()# 创建数据data=[(1,'Alice'),(2,'...
依次类推,可以保证取到数据的随机性。 Spark中的水塘抽样算法(Reservoir Sampling) spark的Partitioner子类RangePartitioner中有用到Reservoir Sampling抽样算法(org.apache.spark.RangePartitioner#sketch). spark的util中有reservoirSampleAndCount方法(org.apache.spark.util.random.SamplingUtils#reservoirSampleAndCount) 源码为...
依次类推,可以保证取到数据的随机性。 Spark中的水塘抽样算法(Reservoir Sampling) spark的Partitioner子类RangePartitioner中有用到Reservoir Sampling抽样算法(org.apache.spark.RangePartitioner#sketch). spark的util中有reservoirSampleAndCount方法(org.apache.spark.util.random.SamplingUtils#reservoirSampleAndCount) 源码为...
水库抽样算法为空间亚线性算法,可以在减少计算内存使用量的同时保证抽样数据的均匀性和准确性。 水库抽样算法的应用场景 输入:一组数据,其大小未知 输出:这组数据的k个均匀抽样 要求: 进扫描一次数据 空间复杂性位O(k) 扫描到数据的前n个数字时(n>k),保存当前已扫描数据的k个均匀抽样 水库抽抽样算法的实现 申...