在Spark中有没有一种方法来获得RDD，它是另一个RDD的给定确切大小的随机子集？

在Spark中，可以使用sample方法来获得一个RDD的给定确切大小的随机子集。

sample方法是RDD的一个转换操作，它可以从RDD中随机抽取一部分数据作为子集。该方法接受三个参数：withReplacement、fraction和seed。

• withReplacement参数是一个布尔值，表示是否进行有放回抽样。如果设置为true，则抽样时允许重复抽取同一个元素；如果设置为false，则抽样时不会重复抽取同一个元素。
• fraction参数是一个0到1之间的浮点数，表示抽样的比例。例如，设置为0.5表示抽样得到的子集大小为原RDD大小的一半。
• seed参数是一个可选的随机种子，用于控制随机数生成的过程，保证每次运行时得到的随机子集是一致的。

下面是一个示例代码：

# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "Sample RDD")

# 创建一个RDD
rdd = sc.parallelize(range(1, 101))

# 获取一个给定确切大小的随机子集
sampled_rdd = rdd.sample(False, 0.2, 42)

# 打印抽样结果
print(sampled_rdd.collect())

# 关闭SparkContext对象
sc.stop()

在上述示例中，我们创建了一个包含1到100的整数的RDD，并使用sample方法抽样得到了一个大小为原RDD大小的20%的随机子集。最后，我们通过collect方法将抽样结果打印出来。

关于Spark的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍页面：Spark