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Apache Spark を使用して大規(guī)模なデータセットの中央値と分位數(shù)を効率的に計(jì)算するにはどうすればよいでしょうか?

Oct 29, 2024 am 07:53 AM

How can you efficiently calculate medians and quantiles for large datasets using Apache Spark?

Apache Spark を使用した中央値と分位點(diǎn)の分散

IPython と Spark を使用した大きな整數(shù) RDD の分散中央値計(jì)算の場合、適切なアプローチはソートです。 RDD にアクセスしてから、中間の要素にアクセスします。 RDD をソートするには、sortBy() メソッドを使用します。中央値を見つけるには、次の手順を?qū)g行します:

  1. 必要なライブラリをインポートします: まず、中央値を計(jì)算するために NumPy をインポートします。
  2. RDD を並べ替えます: RDD を並べ替えて、中央値要素にアクセスできるようにします。
  3. 中央値の計(jì)算: 並べ替えられた RDD の中央の要素を取得して、中央値にアクセスします。

分位數(shù)の場合、Spark 2.0 で導(dǎo)入されたおおよそQuantile() メソッドを使用するか、Greenwald-Khanna アルゴリズムを使用してカスタム コードを作成できます。これらの関數(shù)は、指定された相対誤差で分位點(diǎn)を計(jì)算します。

カスタム分位點(diǎn)計(jì)算: 分位點(diǎn)推定用のカスタム PySpark 関數(shù)は次のとおりです:

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

正確な分位點(diǎn)計(jì)算(Spark

精度が最も重要な場合は、NumPy を使用してローカルで分位數(shù)を収集して計(jì)算することを検討してください。このアプローチは多くの場合、より効率的であり、分散計(jì)算を回避します。ただし、メモリ要件が大きくなる場合があります。

Hive UDAF Quantile:

整數(shù)値または連続値で HiveContext を使用する場合、Hive UDAF は分位點(diǎn)推定の別のオプションを提供します。これらの関數(shù)には、DataFrame に対する SQL クエリを介してアクセスできます:

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

以上がApache Spark を使用して大規(guī)模なデータセットの中央値と分位數(shù)を効率的に計(jì)算するにはどうすればよいでしょうか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Pythonの不適格でPytestは、自動テストの書き込み、整理、および実行を簡素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動発見をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています:Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細(xì)を自動的に表示します。 3.すべてがテストの準(zhǔn)備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています:un

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動的プログラミング(DP)は、複雑な問題をより単純なサブ問題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計(jì)算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン(暗記):問題を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ(表):基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。

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カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。

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Pythonの將來の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強(qiáng)力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時(shí)間、機(jī)能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開発エクスペリエンスを強(qiáng)化するために、言語とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機(jī)能とパフォーマンスの利點(diǎn)を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書館はより効率的な開発と統(tǒng)合を促進(jìn)します。これらの傾向は、Pythonが常に技術(shù)の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。

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