将随机样本从一个spark数据帧添加到另一个spark数据帧

将随机样本从一个Spark数据帧添加到另一个Spark数据帧可以通过以下步骤完成：

1. 首先，确保你已经在Spark环境中导入了必要的库和模块。
2. 创建两个Spark数据帧，假设一个为df1，另一个为df2。可以使用Spark的DataFrame API或SQL语句从不同的数据源创建这些数据帧。
3. 生成一个随机样本，可以使用Spark的随机函数或者采样方法。例如，可以使用sample方法从df1中获取一个随机样本：

sample_df = df1.sample(fraction=0.1, seed=42)

这将从df1中获取10%的随机样本，并将结果存储在sample_df中。

1. 将随机样本添加到df2中，可以使用Spark的数据合并方法，如union或join。具体使用哪种方法取决于你的需求和数据结构。

• 如果df2和sample_df的结构相同，可以使用union方法将它们合并：

 ```python

 merged_df = df2.union(sample_df)

 ```

• 如果df2和sample_df有共同的键或列，可以使用join方法将它们连接起来：

 ```python

 merged_df = df2.join(sample_df, on="common_column")

 ```

 其中"common_column"是df2和sample_df共同的列名。

1. 最后，你可以对合并后的数据进行进一步的处理、分析或存储，具体取决于你的业务需求。

这是一个基本的步骤，用于将随机样本从一个Spark数据帧添加到另一个Spark数据帧。根据具体的情况和需求，可能需要进行一些额外的数据转换、清洗或处理操作。