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:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import rand
spark = SparkSession.builder.appName("RandomSampling").getOrCreate()
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。
row_count = data.count()
sample_ratio = 0.01 # 抽样比例为1%
random_seed = 42 # 随机种子,可选
sample
函数进行抽样: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。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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