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RDD的sample编程目录1引言2源码参数分析12121案例3引言1引言

根据给定的随机种子，从RDD中随机地按指定比例选一部分记录，创建新的RDD。创建新的RDD给定的随机种子依据RDD选一部分记录源码参数分析2源码参数分析释

//sample源码defsample(withReplacement:Boolean,fraction:Double,seed:Long=Utils.random.nextLong):RDD[T]={ require(fraction>=0,s"Fractionmustbenonnegative,butgot${fraction}") withScope{require(fraction>=0.0,"Negativefractionvalue:"+fraction)if(withReplacement){newPartitionwiseSampledRDD[T,T](this,newPoissonSampler[T](fraction),true,seed)}else{newPartitionwiseSampledRDD[T,T](this,newBernoulliSampler[T](fraction),true,seed)}}}源码参数分析释

参数分析如下：1.withReplacement：是否放回抽样。true-有放回，false-无放回。2.fraction：期望样本的大小作为RDD大小的一部分。当withReplacement=false时，选择每个元素的概率，分数一定是[0,1]。当withReplacement=true时，选择每个元素的期望次数，分数必须大于等于0。seed：随机数生成器的种子。一般默认。案例3案例释

1.无放回抽样，每个元素被抽到的概率为0.5：fraction=0.5valrdd=sc.parallelize(List(2,3,7,4,8))valsampleRdd=rdd.sample(false,0.5)sampleRdd.foreach(println)案例-抽样无放回有放回案例释

2.有放回抽样，每个元素被抽取到的期望次数是2：fraction=2//简单1--（有/无放回抽样，抽样比例，随机数种子）valrdd=sc.parallelize(List(2,3,7,4,8

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