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数据随机抽样

在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。下面罗列一些常用的数据抽样方法。

1、随机数排序抽样（rand()）

• order by 与 rand() 结合

  • 说明：limit限制抽样条数；order by 全局排序耗时长。
  • 示例：

    select*
    fromtable_name 
    order by rand() 
    limit 1000;
    

• distribute 、 sort 、 rand() 结合

  • 说明：limit限制抽样条数；distribute和sort 根据rand()分桶排序，保证数据在mapper和reducer阶段随机分布。
  • 示例：

    select*
    fromtable_name 
    distribute by rand() 
    sort by rand() 
    limit 1000;
    

• row_number() 、 rand() 结合

  • 说明：这种方式可以根据特定业务场景抽取百分比数据；row_number() 开窗后，根据业务需求分组，按照rand()排序，排序值随机，根据count() over() 得到窗口内总数据量。通过排序值/总数据量 设定阈值来抽取数据。
  • 示例：

    -- 根据用户注册日期，每日随机抽取20%的用户。
    selectt1.cust_id,t1.nums,t1.rnk
    from (select cust_id,count(cust_id) over(partition by cust_type,register_date) as nums,row_number() over(partition by cust_type,register_date order by rand()) as  rnkfromtable_name) t1
    wheret1.rnk/t1.nums <= 0.2
    

2、数据块抽样（tablesample()）

• 根据 hive 表数据的大小按比例抽取数据
  • 功能：根据 hive 表数据的大小按比例抽取数据。如：抽取原 hive 表中 10%的数据
  • 示例：

  --  tablesample(n percent): 百分比(percent)
  --  语法：tablesample(n percent)
  select * 
  from table_name 
  tablesample(10 percent);--------------------------------------------------------
  --  tablesample(n M) 指定抽样数据的大小，单位为 M
  --  语法：tablesample(n M)
  --  按照数据的字节数进行采样
  --  支持 b/B, k/K, m/M, g/G
  select * 
  from table_name
  tablesample(1 M);--------------------------------------------------------
  --  tablesample(n rows) 指定抽样数据的行数，其中 n 代表每个 map 任 取 n 行数    据，map 数量可通过 hive 表的简单查询语句确认（关键词：numbe of mappers: x)
  --  语法：tablesample(n rows)
  select * 
  from table_name 
  tablesample(10 rows);
  

3、分桶抽样

hive 中分桶其实就是根据某一个字段 Hash 取模，放入指定数据的桶中，比如将表 table_1 按照 ID 分成 100 个桶，其算法是 hash(id) % 100，这样，hash(id) % 100 = 0 的数据被放到第一个桶中，hash(id) % 100 = 1 的记录被放到第二个桶中。创建分桶表的关键语句为：CLUSTER BY 语句。

• 语法：TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname])

• 说明： x 是要抽样的桶编号，桶编号从 1 开始，colname 表示抽样的列，y 表示桶的数量。

• 示例：

 -- 示例1select * from table_name tablesample(bucket 1 out of 10 on rand())-- 示例2-- 如果采样的列与CLUSTERED BY 列(即分桶列)相同，则采样的效率会更高。select nameFROM employeetablesample(BUCKET 1 OUT OF 2 ON emp_id) a;```