spark中的sample
时间: 2023-08-10 14:59:59 浏览: 197
Spark中的sample操作是用于从RDD中随机抽样一部分数据。它可以用于在大规模数据集上进行采样,以便在较小的数据集上进行测试和分析。
sample操作有两个参数:withReplacement和fraction。
- withReplacement(布尔值):指定是否进行有放回抽样。如果设置为True,则抽样时允许重复选取同一个元素;如果设置为False,则不允许重复选取。
- fraction(浮点数):指定抽样的比例,取值范围为[0, 1]。例如,fraction为0.5表示抽样50%的数据。
示例代码如下:
```python
rdd = sc.parallelize(range(1, 11))
# 有放回抽样,抽样比例为0.5
sample_rdd = rdd.sample(True, 0.5)
sample_rdd.collect()
# 无放回抽样,抽样比例为0.5
sample_rdd = rdd.sample(False, 0.5)
sample_rdd.collect()
```
在上面的示例中,我们创建了一个包含1到10的整数的RDD。然后使用sample方法进行抽样,第一个例子使用有放回抽样(withReplacement=True),抽样比例为0.5;第二个例子使用无放回抽样(withReplacement=False),抽样比例仍为0.5。最后使用collect方法将抽样的结果收集到驱动程序中进行输出。
请注意,sample操作同样是一个转换操作,需要通过一个行动操作来触发实际的抽样计算。
相关问题
spark中sample算子用法
在Spark中,`sample`算子用于从RDD中随机采样数据。它的用法如下:
```python
sample(withReplacement, fraction, seed=None)
```
参数说明:
- `withReplacement`:一个布尔值,指定是否允许采样时有放回,即是否允许同一元素被多次采样。当设置为True时,采样时可能会有重复的元素;当设置为False时,采样时不会有重复的元素。
- `fraction`:一个浮点数,表示采样比例,即从RDD中返回的数据的比例。假设fraction=0.1,则返回的数据占原始RDD数据的10%。
- `seed`:一个可选参数,用于指定随机数生成器的种子。如果不设置种子,每次运行时都会生成不同的采样结果。
示例代码:
```python
# 导入SparkContext模块
from pyspark import SparkContext
# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext()
# 创建一个RDD
data = sc.parallelize(range(1, 1001))
# 从RDD中进行采样
sampled_data = data.sample(False, 0.1, seed=42)
# 打印采样后的数据
print(sampled_data.collect())
```
以上示例代码会从`data` RDD中以10%的比例进行无放回采样,并且使用种子42来生成随机数。最后打印出采样后的数据。
希望以上信息对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
、请编写Spark程序代码并提交虚拟机运行,要求读取spark路径下 /data/mllib/sample kmeansdatatxt 文件,只保留double类型数据,并按照从小到大的顺序排列打印。
好的,以下是您所需的Spark程序代码:
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object KMeansDataFilter {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("KMeansDataFilter")
val sc = new SparkContext(conf)
val data = sc.textFile("/data/mllib/sample_kmeans_data.txt")
.flatMap(_.split("\\s+"))
.flatMap(x => scala.util.Try(x.toDouble).toOption)
data.filter(_.isInstanceOf[Double])
.map(_.asInstanceOf[Double])
.sortBy(x => x)
.foreach(println)
sc.stop()
}
}
```
您可以将代码保存为KMeansDataFilter.scala文件并使用sbt或maven编译打包成jar文件。然后,在Spark集群上运行以下命令:
```
spark-submit --class KMeansDataFilter \
--master yarn \
--deploy-mode client \
/path/to/your/KMeansDataFilter.jar
```
请注意,您需要将`/path/to/your/KMeansDataFilter.jar`替换为您的jar文件路径。另外,您需要将`--master`参数替换为您的Spark集群管理器的地址。
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