Python pyspark RandomRDDs.exponentialRDD用法及代码示例

生成一个由 i.i.d 组成的 RDD。具有输入均值的 index 分布的样本。

参数：

sc：SparkContext

SparkContext 用于创建 RDD。

mean：浮点数

index 分布的平均值或 1 /lambda。

size：int

RDD 的大小。

numPartitions：整数，可选

RDD 中的分区数(默认值：sc.defaultParallelism)。

seed：整数，可选

随机种子(默认值：随机长整数)。

返回：

pyspark.RDD

由 i.i.d. 组成的浮点数 RDD样本〜Exp(平均值)。

例子：

>>> mean = 2.0
>>> x = RandomRDDs.exponentialRDD(sc, mean, 1000, seed=2)
>>> stats = x.stats()
>>> stats.count()
1000
>>> abs(stats.mean() - mean) < 0.5
True
>>> from math import sqrt
>>> abs(stats.stdev() - sqrt(mean)) < 0.5
True