💻✨Spark算子深度解读✨💻
发布时间：2025-03-25 01:20:34来源：
今天来聊聊Spark中的两个有趣算子：`sample` 和 `takeSample` 🎯。它们是数据采样的利器，在大数据处理中非常实用！
首先看`sample`：它能从RDD或DataFrame中随机抽取部分数据，支持有放回和无放回两种模式 🎲。比如：
```python
data = sc.parallelize(range(10))
sampled_data = data.sample(False, 0.5) 无放回，抽样比例为50%
```
再来看`takeSample`：相比`sample`，它更直接，返回的是明确数量的数据样本 📊。例如：
```python
random_sample = data.takeSample(False, 3) 无放回，取3个样本
```
两者的区别在于：`sample`基于概率抽样，而`takeSample`则按需取值 🤔。无论是机器学习的训练集划分，还是数据预览，都非常好用！
通过源码分析，你会发现这些API背后的设计精妙之处：高效、灵活、稳定 💻🌟。快来试试吧，让数据处理事半功倍！🔥
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