如何处理C++大数据开发中的数据采样问题？
在大数据开发中，经常会遇到需要对海量数据进行采样的情况。由于数据量庞大，直接对全部数据进行处理可能会导致耗时过长，占用大量的计算资源。因此，合理地进行数据采样是一种常用的处理方法，可以在保证数据准确性的前提下，降低计算和存储成本。
下面将介绍如何使用C++语言处理大数据开发中的数据采样问题，并提供相应的代码示例。
示例代码：
#include
#include
#include
#include
std::vector randomSampling(const std::vector& data, double sampleRate) {
std::vector sampledData;
std::srand((unsigned)std::time(0)); // 设置随机数种子
for (int i = 0; i < data.size(); ++i) {
if (std::rand() / double(RAND_MAX)
