当我们不知道数据帧的大小时，我们如何从PySpark中的大量数据中快速采样？

在PySpark中，当我们不知道数据帧的大小时，可以使用随机采样方法从大量数据中快速采样。以下是一种可能的解决方案：

1. 首先，我们可以使用sample方法来进行随机采样。sample方法接受两个参数：withReplacement表示是否放回采样，fraction表示采样比例。
2. 如果我们不知道数据帧的大小，可以先使用一个较小的采样比例进行初步采样，例如0.01（即1%的数据），以获取一个近似的数据帧大小。
3. 如果我们不知道数据帧的大小，可以先使用一个较小的采样比例进行初步采样，例如0.01（即1%的数据），以获取一个近似的数据帧大小。
4. 接下来，根据采样得到的数据帧大小，可以调整采样比例，以确保在合理的时间内采样到足够多的数据。可以根据实际情况进行多次尝试，逐步增加采样比例，直到满足需求。
5. 一旦确定了合适的采样比例，可以使用该比例对整个数据集进行采样。
6. 一旦确定了合适的采样比例，可以使用该比例对整个数据集进行采样。

需要注意的是，采样比例的选择取决于数据集的特征和需求，较小的采样比例可能无法准确代表整个数据集，而较大的采样比例可能会导致长时间的计算。

对于PySpark中的大数据集采样，还可以结合其他技术和算法进行更高效的采样，如Stratified Sampling（分层采样）、Reservoir Sampling（蓄水池采样）等。这些方法可以根据具体情况选择使用。

关于PySpark和数据采样的更多信息，可以参考腾讯云上的Apache Spark产品文档：Apache Spark产品介绍。