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...
近似计算:由于percentile_approx函数使用的是近似算法,计算结果可能与精确计算结果略有差异。在对精度要求非常高的场景下,可能需要使用其他方法。 内存使用:percentile_approx函数在计算过程中可能会占用较多内存。在使用时,需要确保Hive集群有足够的内存资源。 数据分布:percentile_approx函数对数据分布有一定的要求。如果数据...
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提供了内置的函数来计算分位数,主要使用的是percentile和percentile_approx函数。percentile函数用于精确计算分位数,但计算成本较高,适用于小数据集。而percentile_approx函数则提供了近似计算,计算速度更快,适用于大数据集。 3. Hive计算分位数的示例查询 以下是一个使用percentile_approx函数计算数据集中第50百分位数...
若输入非整数，需使用percentile_approx。percentile_approx函数为双精度浮点数型，可计算一个数值列的近似百分位数，参数B控制精度与内存消耗，更高值提供更精确的近似结果。对于包含小数值的数据，可将其转换为整数后求取中位数。在Spark SQL中，此操作同样适用，尝试使用上述方法进行中位数计算。
法一:percentile_approx()函数 输出不同商品售价的中位数结果: 输出所有商品售价的中位数结果: med_price 2.55 percentile_approx(col, p,B) 参数B控制内存消耗的近似精度,B越大,结果的准确度越高。默认为10,000。 在不分组的情况下,也可一次性求多个分位数,percentile_approx(col,array(0.05,0.5,0.95),999...
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...
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控制内存消耗的近似精度,B越大,结果的准确度越高。默认为10,000。当col字段中的distinct值的个数小于B时,结果为准确的百分位数。
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」 ...
浮点或整数类型 percentile_approx percentile_approx(col, p, B):col是要计算的列(值可以是浮点类型);参数p取值为0-1;参数B控制内存消耗的近似精度,B越大,结果的精度越高,默认值为10000,当col字段中的distinct值的个数小于B时,结果就为准确的百分位数,可不填。