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如何在Pyspark中从十亿行数据集中随机抽取行

在Pyspark中，从十亿行数据集中随机抽取行可以通过以下步骤实现：

  1. 导入必要的模块和函数：
代码语言：txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import rand
  1. 创建SparkSession：
代码语言：txt
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spark = SparkSession.builder.appName("RandomSampling").getOrCreate()
  1. 加载数据集：
代码语言：txt
复制
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("数据集路径")

这里假设数据集是以CSV格式存储的，且包含列名。

  1. 计算数据集的行数：
代码语言：txt
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row_count = data.count()
  1. 指定抽样比例和随机种子：
代码语言：txt
复制
sample_ratio = 0.01  # 抽样比例为1%
random_seed = 42  # 随机种子，可选
  1. 使用sample函数进行抽样：
代码语言：txt
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sampled_data = data.sample(withReplacement=False, fraction=sample_ratio, seed=random_seed)
  • withReplacement=False表示不放回抽样，即抽取的行不会重复。
  • fraction=sample_ratio表示抽样比例，即从每个分区中抽取的行数占原始数据集行数的比例。
  • seed=random_seed表示使用指定的随机种子。
  1. 展示抽样结果：
代码语言：txt
复制
sampled_data.show()

以上是在Pyspark中从十亿行数据集中随机抽取行的基本步骤。根据具体需求，可以调整抽样比例和随机种子来满足不同的抽样需求。

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