Hive-2.HiveQL查询中抽样查询

当数据集非常大的时候，我们需要找一个子集来加快数据分析。此时我们需要数据采集工具以获得需要的子集。在此可以使用三种方式获得采样数据：random sampling， bucket sampling， block sampling。 8.1随机抽样（Random sampling ）  使用RAND()函数和LIMIT关键字来获取样例数据，使用DISTRIBUTE和SORT关键字来保证数据是随机

随机取数据算法性能比较

您有在工作中有类似这样的需求吗：从10万条不重复的数据中随机取出1千条不重复的数据？这里我们通过几种方法来实现此需求，并对每种方法进行性能比较，然后得出较优的方案，如果您有更优的方案，欢迎分享。       初始化数据： //最大值 const int maxValue = 1000000; //循环次数

hive分组随机抽一定量数

分组随机抽数

hive 随机抽取 分流

背景：做AB testing, 需要分流出固定百分比70%（但数量不固定）的用户跑二级风控模型问题：查了几个函数，都不能满足要求，比如ntile, tablesample(n percent) (这个是按size分的，不是行数)解决：with temp1 as (    select ceil(count(*)*0.7) as cnt    from report.report_mxdai_ris...

Hive实现从表中随机抽样得到一个不重复的数据样本

select * from (   select e.*, cast(rand() * 100000 as int) as vidx from  e                          ) vt order by vt.vidx limit 1000 说明： 1，表e为一个普通的表，里面存有数据，我们要从表e中随机抽出1000条数据作为数据样本。 2，r

hive-随机取样

转自 http://daizj.iteye.com/blog/2273426 http://lxw1234.com/archives/2015/08/444.htm 0-Random sampling         使用RAND()函数和LIMIT关键字来获取样例数据。 使用DISTRIBUTE和SORT关键字来保证数据是随机分散到mapper和reducer的。O

hive 随机数避免数据倾斜

转载 仅作记录 发生数据倾斜时，通常的现象是： 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。 数据倾斜一般是由于代码中的join或group by或distinct的key分布不均导致的，大量

Hive 数据抽样

Hive 抽样语法 桶抽样 块抽样 随机抽样 分类随机抽样 快捷键 Markdown及扩展 表格 定义列表 代码块 脚注 目录 数学公式 UML 图 离线写博客 浏览器兼容Hive 抽样语法Hive使用TABLESAMPLE语法对表进行抽样桶抽样桶抽样语法：tablesample (bucket x out of y [on colname]) tablesample可以用在任何表上，不单

从Hive表中进行数据抽样-Sampling

在Hive中提供了数据取样（SAMPLING）的功能，用来从Hive表中根据一定的规则进行数据取样，Hive中的数据取样支持分桶表取样和数据块取样。 16.1 数据块取样（Block Sampling） block_sample: TABLESAMPLE (n PERCENT) 根据输入的inputSize，取样n%。 比如：输入大小为1G，TABLESAMPLE (50

Hive取随机数 rand（）函数

取随机数函数: rand 语法: rand(),rand(int seed) 返回值: double 说明:返回一个0到1范围内的随机数。如果指定种子seed，则会等到一个稳定的随机数序列 举例： hive> select rand() from lxw_dual; 0.5577432776034763 hive> select rand() from lxw_dual; 0.66