Hive中如何进行数据抽样操作？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

在Hive中,我们可以使用以下方式进行数据抽样操作:

1. TABLESAMPLE:

  • TABLESAMPLE子句可以对表进行随机抽样。
  • 这需要指定抽样方法和抽样概率或数量。Hive支持BERNOULLI和SYSTEM抽样方法。
    例如:
SELECT * 
FROM table_name
TABLESAMPLE(10 PERCENT) BERNOULLI;  -- 使用BERNOULLI方法对表进行10%随机抽样

2. RESERVOIR SAMPLING:

  • RESERVOIR SAMPLING函数可以从数据集合中进行随机抽样。
  • 这需要指定要抽样的总体数量和样本数量。
    例如:
SELECT RESERVOIR_SAMPLING(10, 5)  -- 从10个元素中随机抽取5个样本
FROM VALUES 
(2),(5),(1),(4),(3),(9),(8),(7),(6),(10) t(col1)

3. RAND:

  • RAND()函数可以生成0到1之间的随机数。
  • 我们可以利用这个随机数进行抽样,这是一种简单的随机抽样方法。
    例如:
SELECT * 
FROM table_name
WHERE RAND() <= 0.1;   -- 使用RAND()生成的随机数进行抽样,概率为10%

4. SHAFFLE:

  • SHAFFLE函数可以随机打乱给定的数据集合。
  • 这可以用于在抽样之前随机打乱数据,然后再取前N个作为样本。
    例如:
SELECT * 
FROM 
(SELECT col1 FROM source_table ORDER BY col1) t  -- 获得原始数据的顺序表
DISTRIBUTE BY SHAFFLE;   -- 使用SHAFFLE随机打乱数据
  1. Lateral View & Explode:
  • 我们可以通过Lateral View和Explode将一行数据拆分成多行,然后利用RAND()函数抽样。
  • 这适用于需要从数组或MAP字段中抽样的情况。
    例如:
SELECT 
col, lateral_col  
FROM table_name LATERAL VIEW EXPLODE(map_col) map_table AS lateral_col  
WHERE RAND() <= 0.1;   -- 从map_col MAP字段中进行随机抽样

数据抽样是统计分析和机器学习中提取数据集样本的重要手段,熟练掌握Hive的抽样工具可以让我们轻松获取数据集的代表子集,用于模型训练.验证和测试,从而避免在大数据集上进行耗时的算法迭代,提高工作效率。