在当今信息爆炸的时代，面临着一个由结构化和非结构化数据组成的庞大数据集合，其规模可能达到拍字节（PB）甚至艾字节（EB）。为了描述这种大数据，通常使用“3V”模型：数据的体量（Volume）、数据类型的多样性（Variety）以及数据处理的速度（Velocity）。这三个特征使得大数据的处理变得异常困难，需要大量的服务器存储空间、复杂的分析机器和数据挖掘方法的投资，这在技术和经济上都给许多组织带来了沉重的负担。因此，他们开始寻求将大数据转化为更易于处理的小数据的方法。
水库抽样法的核心思想是从大数据的海洋中创建一个“水库”。假设“N”代表总体大小，“n”代表样本大小。总体中的每个元素都有相同的概率被包含在样本中，这个概率是（n/N）。基于这个核心思想，需要创建一个子样本。需要注意的是，当创建样本时，不仅行的分布应该相同，列的分布也应该保持一致。列是训练算法学习的特征，因此还需要对每个特征进行统计测试，以确保分布的一致性。
水库抽样法的算法步骤如下：首先，用总体大小为“N”中的前“n”个元素初始化水库。然后，读取数据集中的每一行（i > n）。在每次迭代中，计算（n/i）。用逐渐降低的概率替换水库中的元素。以下是具体的代码实现：
for i = 1 to n:
R[i] = S[i]
for i = n+1 to N:
j = U ~ [1, i]
if j <= n:
R[j] = S[i]
在这个过程中，使用随机数生成器U来选择一个介于1和i之间的整数j。如果j小于或等于n，就用S[i]替换R[j]中的元素。
如前所述，需要确保水库中的所有列（特征）与总体分布一致。对于连续特征，使用Kolmogorov-Smirnov测试；对于分类特征，使用Pearson卡方测试。Kolmogorov-Smirnov测试用于检查总体和样本的累积分布函数（CDF）是否相同。比较总体的CDF F_N(x)与样本的CDF F_n(x)。随着样本大小n接近总体大小N，如果分布相同，D_n将趋近于0。这个测试需要对数据集中的所有连续特征进行。
χ² = Σ [(O_i - E_i)² / E_i]