如何使用 Apache Spark 高效计算大型数据集中的中位数和分位数？

如何使用 Apache Spark 查找中位数和分位数

确定大型数据集的中位数或分位数对于统计分析和提供对数据分布的见解非常重要。在这种情况下，Apache Spark 提供了计算这些值的分布式方法。

方法 1：使用 approxQuantile (Spark 2.0 )

对于 Spark 2.0 及更高版本，您可以使用 approxQuantile 方法。它实现了 Greenwald-Khanna 算法，提供了一种有效的分位数近似方法。

语法 (Python):

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

语法 (Scala)：

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

其中relative_error是控制结果准确性的参数。值越高，准确度越低，但计算速度越快。

方法 2：使用排序手动计算（Spark

Python:

1. 对 RDD 进行升序排序：sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x)
2. 计算 RDD 的长度：n =sorted_rdd.count()
3. 计算的索引使用 h = Floor((n - 1) * 分位数值))
4. 通过查找排序 RDD 中的索引来查找中位数元素：median =sorted_rdd.lookup(floor(h))

语言无关 (UDAF)：

如果您使用 HiveContext，则可以利用 Hive UDAF 来计算分位数。例如：

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

注意

对于较小的数据集（在您的情况下大约有 700,000 个元素），在本地收集数据并随后计算中位数可能会更有效。然而，对于较大的数据集，上述分布式方法提供了高效且可扩展的解决方案。

以上是如何使用 Apache Spark 高效计算大型数据集中的中位数和分位数？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！