spark3.0教程：RDD转换算子takeSample() 作者：马育民 • 2025-12-08 20:43 • 阅读：10029 # 说明 类似 `sample()` 算子，根据指定的规则从数据集中抽取数据 ### 应用场景 经过 filter、groupBy 算子运算后，数据可能会出现倾斜（即：某个分区的数据量特别大），通过sample算子采样出一份样本来 # 声明 ``` def takeSample( withReplacement: Boolean, // 是否有放回抽样（true=有放回，false=无放回） num: Int, // 要抽取的样本数量（必须 ≥0） seed: Long = Utils.random.nextLong // 随机种子（可选，指定后抽样结果可复现） ): Array[ T ] ``` **参数：** - withReplacement： - true：为泊松算法，抽取的数据放回。即：随机数据可能重复 - false：伯努利算法，抽取的数据不放回。即：随机数据不重复 - num：样本数量 实际返回数量可能略少于 num（数据集不足时返回全部） - seed：随机数种子，默认为随机数。当调试程序时，才设置固定值 **返回：**返回本地数组（Driver 端） ### 例子 ``` val sparConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD") val sc = new SparkContext(sparConf) val rdd:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5)) val resRDD: RDD[Int] = rdd.sample(false,0.4) resRDD.foreach(println) sc.stop() ``` 执行结果： ``` 4 2 5 ``` 原文出处：https://malaoshi.top/show_1GW2N2gS0ksU.html