Spark/Hive采样

博客介绍了Hive和Spark的数据抽样方法。Hive有数据块取样和分桶表取样,分桶表抽样扫描相应桶数据,未分桶表抽样需扫描整表,建议先分桶再抽样。Spark有sample和takeSample方法,sample可设置抽样是否放回、比例和随机数种子,takeSample返回数组,适用于结果数组小的情况。

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Hive

数据块取样
hive数据块采样
SELECT * FROM T TABLESAMPLE (50 PERCENT);
SELECT * FROM T TABLESAMPLE (30M);


分桶表取样
SELECT *
FROM T TABLESAMPLE (BUCKET 1 OUT OF 10 ON rand());

SELECT * FROM T TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 10 ON id);

如果源表是已经分桶的表抽样,查询只会扫描相应桶中的数据,而基于未分桶表的抽样,查询时候需要扫描整表数据,先分桶,再抽样。

Spark

sample

sample(false, 0.5, System.currentTimeMillis());
对RDD进行抽样,其中参数withReplacement为true时表示抽样之后还放回,可以被多次抽样,false表示不放回;fraction表示抽样比例;seed为随机数种子,比如当前时间戳
第三个参数可以不填


takeSample

返回一个Array[T]; 
该方法仅在预期结果数组很小的情况下使用,因为所有数据都被加载到driver的内存中。

### 多易教育平台中的 Spark Hive 集成与配置 在多易教育平台上进行 Spark Hive 的集成与配置,主要涉及以下几个方面: #### 1. **环境准备** 为了实现 Spark Hive 的集成,首先需要确保环境中已安装并正确配置了 Hadoop、Hive Spark。具体来说: - 安装 Hadoop 并启动其服务。 - 安装 Hive 并完成元数据库的初始化以及表结构的设计。 - 下载并解压 Spark,并将其配置为支持 Hive 表的操作。 这些基础环境的搭建可以通过脚本自动化部署工具(如 Ansible 或 Puppet)简化流程[^1]。 #### 2. **Spark 配置调整** 为了让 Spark 能够识别 Hive 表及其分区信息,需修改 `spark-defaults.conf` 文件,添加如下参数: ```bash spark.sql.catalogImplementation hive ``` 此参数的作用是指定 Spark 使用 Hive 作为默认的 Catalog 实现方式[^2]。 如果使用的是外部 Hive Metastore,则还需要指定 Hive 的 JDBC URL 地址及相关认证信息: ```properties hive-site.xml 中的关键属性包括: <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://hive-metastore-host:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value> </property> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://hive-metastore-host:9083</value> </property> ``` 上述配置完成后,重启 Spark 应用程序即可生效。 #### 3. **数据采样优化** 当从 ODS 层向 DWD 层迁移数据时,可以利用 Hive 提供的 `TABLESAMPLE` 功能对大规模数据集执行随机抽样操作。例如,在查询语句中加入以下语法能够显著减少计算量: ```sql SELECT * FROM ods_table TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 10 ON rand_column); ``` 该功能特别适用于初步分析阶段或调试期间降低资源消耗的需求[^3]。 #### 4. **性能调优建议** 针对 Shuffle 过程可能引发的内存溢出问题,推荐启用自动调节 Reducer 数目的机制。这一特性允许框架依据输入数据规模动态分配合适的并发度,从而达到平衡负载的目的[^4]: ```scala // Scala 示例代码展示如何开启自适应执行模式 val sparkConf = new SparkConf().setAppName("AutoTuningExample") sparkConf.set("spark.shuffle.adaptive.enabled", "true") val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.textFile("/path/to/input").map(_.split(",")).filter(_(0).startsWith("A")) .reduceByKey((a, b) => a + b).saveAsTextFile("/output/path") ``` 以上即是在多易教育平台环境下完成 Spark Hive 集成的主要步骤技术要点总结。 ---
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