Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,用于处理大规模数据集。它提供了一种称为窗口函数的功能,可以在查询结果中进行聚合操作。其中,approx_percentile函数是一种常用的窗口函数之一,用于计算指定列的近似百分位数。 简介 百分位数是统计学中的一个概念,用于描述数据中的某个特定百分比处的值。例如,第50百分位数(中...
Hive通过内置的聚合函数如percentile、percentile_approx等支持分位数计算。 Hive分位数函数的使用方法 Hive提供了percentile和percentile_approx两种主要的分位数函数。但需要注意的是,percentile函数在一些Hive版本中可能不被直接支持,而是更多地依赖于percentile_approx。 percentile_approx:该函数用于近似计算某个百分位的值...
percentile_approx函数是Hive中一个非常有用的工具,它可以帮助我们在处理大规模数据集时快速近似计算百分位数。虽然它有一些局限性,但在大多数情况下,它可以提供足够准确的结果,并且显著提高计算效率。 最后,让我们通过一个饼状图来直观地展示percentile_approx函数在实际应用中的效果: 31%12%10%8%10%8%7%6%4%4%...
对histogram 来说,percentileapprox 算是它的一个应用 case(histogram 不仅仅可以用来计算 percentile)。Hive 的 percentileapprox 由 GenericUDAFPercentileApprox 实现,其核心实现是在 histogram 的 bins 数组前面加上一个用于标识分位点的序列。以上面的 HQL 为例,percentile_approx 的 partial aggregations 序列化之后的...
percentile_approx函数是计算千分数的一种近似方法。与percentile函数不同,该函数在计算分位数时使用了一种近似算法,使得计算速度更快。语法如下: ``` percentile_approx(column_name, percentage, accuracy) ``` 其中,column_name和percentage的含义与percentile函数相同。而accuracy表示近似算法的准确度,是一个介于0到...
percentile_approx(DOUBLE col,array(p1,p2,...),[,B]): 返回浮点数值列的多个近似百分位数,返回类型为array<DOUBLE> percentile(BIGINT col,p): 返回整型数值列的百分位(p∈(0,1))数 percentile(BIGINT col,array(p1,p2,...)):返回整型数值列的多个百分位数,返回类型为array<DOUBLE> stddev_pop(col)...
HiveSQL中关于分位数的计算主要是通过percentile() 和percentile_approx() 这两个函数来实现。 一、percentile() 函数使用语法: percentile(col, p) 参数说明:col:指定需要计算的列名,并且列的值必须为int类型。. p:指定得到的分位数数值,取值范围为[0,1],若为0.5则为中位数,若为0.75则为四分之三分位数,...
hive里面倒是有个percentile函数和percentile_approx函数,其使用方式为percentile(col, p)、percentile_approx(col, p),p∈(0,1)p∈(0,1) 其中percentile要求输入的字段必须是int类型的,而percentile_approx则是数值类似型的都可以 其实percentile_approx还有一个参数B:percentile_approx(col, p,B),参数B控制内存消...
需要说明的是,percentile_approx 得到的是近似值,不同的系统或算法针对同一个 Query 很可能会得到不同的结果。Hive 和 Spark SQL 在这个问题上就有差异,两者无论具体实现还是设计思想都有所不同,后面会给出详细解释。 Hive 「Partial aggregation 」VS 「Combiners」 ...
hive 处理60亿数据 hive percentile_approx 一hive安装测试 1、下载解压 tar -xf hive-x.y.z.tar.gz(本次安装为hive-0.8.1.tar.gz) 将解压后的hive-0.8.1文件放在系统的/home/hadooptest/中。 2、环境变量配置 在.bash_profile中添加: export HIVE_HOME=/home/hadooptest/hive-0.8.1...