hive 随机抽样 distribute by rand() sort by rand() limit n

在分析或者处理大规模数据时，由于数据量较大时，一般只能随机抽样一部分的数据来分析，那么如何进行随机抽样呢？
下面有几种方法，目前常用的是

distribute by rand() sort by rand() limit n

1. order by rand() : order by 是全局的，比较耗时， 只有一个reduce，是真正的随机

select * from test_user_info_log order by rand() limit 10;

1. sort by rand() : 提供了单个reducer内的排序，不保证整体有序，不是真正的随机

select * from test_user_info_log sort by rand() limit 10;

1. distribute by rand() sort by rand() 是真正的随机抽样

select * from test_user_info_log 
distribute by rand() 
sort by rand()  
limit 10;

可以保证数据在map端和reduce端都是随机分布的，是进行了2次随机，这个时候可以做到真正的随机
4) cluster by rand() 也是真正的随机
等价与distribute by rand() sort by rand() 也是真正的随机，并且仅随机一次，速度会比方法3快

select * from test_user_info_log 
cluster by rand()  
limit 10;

1. 分层抽样-分层抽个数

分层抽样有两种，一种是分层抽个数，一种是分层抽比例
下面的case是每种类型的用户抽样3个

select
    *
from (
    select
        buyer_id,user_type,
        row_number() over(partition by user_type order by rand() ) as rn
    from
        di.ba_ad_new_cate_fsp_byr where pt='2021-12-01'
) tmp
where rn<=3; 

1. 分层抽比例 例如：下面的case是每种类型的用户抽样50%的数据

select
    *
from (
    select
        buyer_id,user_type,
        row_number() over(partition by user_type order by rand() ) as rn
    from
        di.ba_ad_new_cate_fsp_byr where pt='2021-12-01'
) tmp
where pmod(rn,2) = 0; 

1. 如果数据量比较少，也可以用takeSample(false, 500)的方法来抽样

spark.sql(s"select distinct buyer_id, order_id from order_info ")
  .rdd.takeSample(false, 500)

通过对takeSample采样分析发现，他是利用我们要取的数据量，和总的数据量计算出一个概率，然后再利用这个概率去进行二项分布抽样或者是泊松抽样。所以说不管是sample方法，还是takeSample方法，底层抽样的原理都是一样的，都是通过概率进行抽样的。
原理是将数据拉回到driver后返回成数组的形式，而不是rdd了

1. tablesample 对一个表中的数据按行数或者比例抽样

select * from temp.order_test tablesample(1 percent)  --按照hive表的数据量比例抽样数据, n是百分比
select * from temp.order_test tablesample(3 rows)  --指定抽样数据的行数，n随机抽样n行