Hive 分段采样

需求

从某Hive Table中按照某字段的值的排名(rank)分成N组,第1组为排名前 1/N的内容,第2组为排名前1/N ~ 2/N的内容,…,依次类推。然后每组内部随着采样M条记录。

案例

某搜索引擎的搜索日志中,按照每日搜索次数降序排列搜索关键词(query),按照排名分成10组,第1组为搜索次数排名前10%的记录;第2组为搜索次数排名前10%~20%之间的记录;第3组为搜索次数排名前20%~30%之间的记录;依次类推。然后每组随机采样300条记录,共计返回3000条记录。

SQL

select query, pv, rank
from (
  select query, pv, rank, ROW_NUMBER() over(partition by rank order by luck) row_num
  from (
    select query, pv, ntile(10) over(order by pv desc) rank, rand() luck
    from bd_search_pv
    where pt='${bizdate}' and length(query) > 1
  ) T
) TA
where row_num <= 300;
<think>好的,我现在需要帮用户查找关于电厂数据预处理的技术方法或工具。首先,用户的问题集中在电厂数据预处理的方法和工具上,我需要确保回答结构清晰,符合用户的要求。 首先,我应该回顾一下用户提供的引用内容。引用[1]提到了数据中台建设的方法论,包括OneData和OneService,以及相关的支撑技术和开源解决方案,比如数据存储、数据开发、查询引擎等。这些内容虽然主要针对数据中台,但其中提到的工具和技术可能也适用于电厂数据预处理。比如数据采集工具、数据清洗、数据仓库等步骤,这些都是通用的数据处理流程,可以迁移到电厂场景中。 引用[2]是关于美赛D题的思路,主要涉及网络关系分析音乐影响,可能和电厂数据预处理关联不大,但用户提到数据预处理程序,比如如何处理数据集,可能有一些通用的方法,比如数据清洗、特征提取等,但需要结合电厂的具体情况。 接下来,我需要确定电厂数据预处理的常见方法。通常,数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等步骤。针对电厂这类工业数据,可能还需要考虑实时数据处理、传感器数据的特点,比如处理时间序列数据、处理噪声和缺失值等。 然后,关于工具部分,电厂可能使用一些工业大数据平台,比如阿里云的MaxCompute、Hadoop生态系统中的工具(如HDFS、Spark)、或者实时处理工具如Flink。此外,数据可视化工具如Grafana、Tableau也可能被用于数据分析和监控。 需要确认用户可能需要的具体技术,比如是否需要实时处理工具,或者更偏向于批处理。同时,电厂数据可能涉及大量传感器数据,可能需要特定的采集工具,比如Flume、Logstash等。 另外,元数据管理和工作流调度在数据预处理中也很重要,比如使用Apache DolphinScheduler进行任务调度,或者Airflow。这些工具在引用[1]中也有提到,可以推荐给用户。 还要考虑数据质量管理和数据标准化,比如制定数据规范,使用数据质量检查工具如Great Expectations,或者数据版本控制工具DVC。这些步骤能帮助电厂数据更加可靠。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索。例如,处理实时数据与批量数据的区别,评估数据质量的方法,开源工具的选择比较,以及处理高维数据的技巧等。 需要注意的是,用户提供的引用中提到的工具可能不完全针对电厂,但可以作为参考,结合电厂的具体需求进行调整。同时,要确保回答中使用正确的中文,数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,但用户的问题中没有涉及数学公式,所以可能不需要。不过要检查是否有需要的地方,比如提到某些算法或统计方法时可能需要LaTeX格式。 总结回答的结构:首先分点列出方法,然后工具,每个部分给出具体的技术和工具名称,并简要说明其在电厂中的应用场景。最后附上相关问题,引导用户深入探讨。</think>### 电厂数据预处理方法与工具 #### 一、核心预处理方法 1. **数据清洗** - **异常值处理**:使用$3\sigma$原则或箱线图识别传感器异常数据,通过插值(如线性插值)或机器学习模型修正[^1] - **缺失值填补**:针对时序数据特点,采用前向填充、ARIMA预测或LSTM神经网络重建 - **噪声过滤**:对振动、温度等信号使用小波变换或卡尔曼滤波降噪 2. **数据标准化** - 对多源异构数据(如SCADA、DCS系统)进行量纲统一,常用方法: $$x_{\text{norm}} = \frac{x - \mu}{\sigma} \quad \text{或} \quad x_{\text{scale}} = \frac{x - x_{\text{min}}}{x_{\text{max}} - x_{\text{min}}}$$ - 针对设备运行参数建立工况分段标准化规则 3. **特征工程** - 构建设备健康指标(如振动信号的峭度、熵值) - 生成时序特征:滑动窗口统计量(均值/方差)、FFT频域特征 #### 二、专用工具与技术栈 | 工具类型 | 典型工具 | 应用场景 | |----------------|-----------------------------|------------------------------| | **数据采集** | OPC-UA、Modbus TCP | 实时读取PLC/DCS系统数据 | | **流处理** | Apache Flink、Spark Streaming | 秒级延迟的实时数据清洗 | | **批处理** | PySpark、Hive | 历史数据批量特征提取 | | **质量管控** | Great Expectations、Deequ | 数据完整性/一致性规则验证 | | **可视化分析** | Grafana、PI Vision | 预处理效果多维对比分析 | #### 三、典型技术方案 1. **火电厂燃烧优化预处理** - 使用**Kepware**采集锅炉传感器数据 - 通过**Python+PySpark**实现燃料热值-风量配比数据的关联对齐 - 应用**PCA降维**消除多重共线性问题 2. **风电功率预测预处理** - 采用**InfluxDB**存储SCADA时序数据 - 利用**Telegraf**插件自动过滤异常停机时段数据 - 通过**Prophet算法**检测并修正风向标异常跳变点 #### 四、实施要点 1. 建立设备元数据管理系统(参考**Apache Atlas**),记录测点量程、采样频率等关键属性 2. 设计数据质量KPI:完整性>98%、时效性<500ms、一致性误差<0.5% 3. 使用**Apache DolphinScheduler**实现预处理任务的依赖调度与异常预警[^1]
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