抽样方法高级技巧

在Hive中，抽样是一种常用的手段，主要应用于几个场景。

首先，在一些机器学习的应用中，数据仓库作为样本数据的提供者，会提供数据以供分析。其次，当数据计算结果或指标出现异常时，我们常常需要验证数据源是否存在问题。此外，当SQL性能不佳时，抽样也可以帮助我们查看数据，从而进行SQL调优。在大规模数据分析和建模任务中，针对全量数据的挖掘分析往往耗时且占用集群资源，因此通常只需抽取一小部分数据进行分析和建模。

随机抽样(Rand()函数)

我们通常使用排序函数结合Rand()函数完成随机抽样，使用LIMIT关键字限制返回的数据量。这里的不同在于，我们选择使用哪个排序函数。

利用Rand()函数进行抽取是因为它返回一个0到1之间的随机double值。

以下示例使用了大约4603089条记录的表，具体数据可以参考Hive进阶中的数据存储格式获取。

CREATE TABLE ods_User_bUCket_log (
    id INT,
    naMe STRING,
    cITy STRING,
    phone STRING,
    acctiMe STRING
) CLUSTERED BY (id) INTO 5 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\'\'' 
STORED AS TEXTFILE;
INSERT OVERWRITE TABLE ods_User_bUCket_log SELECT * FROM ods_User_log;

使用ORDER BY Rand()：

SELECT * FROM ods_User_bUCket_log ORDER BY Rand() LIMIT 10;

使用SORT BY Rand()：

SELECT * FROM ods_User_bUCket_log SORT BY Rand() LIMIT 10;

在这种情况下，SORT BY提供了单个Reducer内的排序功能，但并不保证整体有序，因此无法实现真正的随机抽样。

使用DISTRIBUTE BY Rand() SORT BY Rand()：

SELECT * FROM ods_User_bUCket_log DISTRIBUTE BY Rand() SORT BY Rand() LIMIT 10;

该方法能够确保数据在Mapper和Reducer阶段随机分布，从而实现真正的随机抽样。

使用CLUSTER BY Rand()：

SELECT * FROM ods_User_bUCket_log CLUSTER BY Rand() LIMIT 10;

CLUSTER BY的功能结合了DISTRIBUTE BY和SORT BY的能力，进行一次随机操作，速度要快于前一种方法。

TABLESAMPLE()抽样函数

在Hive中，分桶抽样是通过根据某一字段的哈希值进行取模，将数据放入指定的桶中。例如，将表按照ID分成100个桶，算法为hash(id) % 100。

分桶抽样的语法为：

TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colName])

其中，x为抽样的桶编号，colName表示分桶的列，y为桶的总数。

例如：

SELECT * FROM ods_User_bUCket_log TABLESAMPLE (BUCKET 1 OUT OF 100000 ON Rand());

数据块抽样自Hive 0.8开始提供，使用TABLESAMPLE可以抽取指定的行数、比例或大小。

按行数抽样：

SELECT * FROM ods_User_data TABLESAMPLE(1000 ROWS);

按比例抽样：

SELECT * FROM ods_User_bUCket_log TABLESAMPLE(20 PERCENT);

特定大小的数据抽样：

SELECT * FROM ods_User_bUCket_log TABLESAMPLE(1M);

需要注意的是，这里的M必须是整数，尝试使用小数会导致错误。

抽取特定行数：

SELECT * FROM ods_User_bUCket_log TABLESAMPLE(10 ROWS);

注意：

1. 必须保留并原样返回所有 [[[IMG_n]]] 占位符。