percentile_approx ( [ALL | DISTINCT ] expr, percentile [, accuracy] ) [FILTER ( WHERE cond ) ] 您也可以使用子句,將此函式叫用為OVER。 引數 expr:數值表達式。 percentile:介於 0 到 1 之間的數值常值或數值常值陣列,每一個介於 0 到 1 之間。
资源消耗:对于非常大的数据集,PERCENTILE_APPROX可能会消耗大量的计算资源和内存。因此,在使用之前,需要评估数据集的大小和系统的计算能力。 版本兼容性:不同版本的Hive可能对PERCENTILE_APPROX函数的实现和支持有所不同。因此,在使用之前,需要查阅当前Hive版本的文档,以确保兼容性和正确性。 通过以上分析,我们可以更好...
percentile_approx函数用于返回组内数字列近似的第p位百分数(包括浮点数)。返回DOUBLE类型的值。计算所有商品库存(items)的 0.5 百分位,精确度100。命令示例如下:select PERCENTILE_APPROX(items,0.5,100) from warehouse;返回结果如下:+---
当您需要估计大型数据集中的百分位数,尤其是当精确计算百分位数成本过高或不可行时,MaxCompute支持使用PERCENTILE_APPROX函数计算近似百分位数,先对指定列升序排列,然后取第p位百分数对应的值。此函数为MaxCompute 2.0扩展函数,本文为您介绍PERCENTILE_APPROX函数的命
percentile_approx函数有两种常见的调用形式: -- 形式一:计算单个百分位数percentile_approx(col,p[,accuracy])-- 形式二:计算多个百分位数percentile_approx(col,array(p1,p2,...)[,accuracy]) 参数解释 col:这是要进行计算的列名,代表了一组数值数据。该列的数据类型通常为数值类型,如INT、DOUBLE等。
PERCENTILE_APPROX(expr, DOUBLE p[, DOUBLE compression]) 返回第p个百分位点的近似值,p的值介于0到1之间 compression参数是可选项,可设置范围是[2048, 10000],值越大,精度越高,内存消耗越大,计算耗时越长。 compression参数未指定或设置的值在[2048, 10000]范围外,以10000的默认值运行 ...
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1...
下面是一个使用percentile_approx函数的示例: SELECTpercentile_approx(column_name,percentile)FROMtable_name; 1. 2. 在这个示例中,column_name是要计算百分位数的列名,percentile是要计算的百分位数(例如0.5表示中位数,0.9表示90%百分位数)。 示例:计算销售额的90%百分位数 ...
hive里面有个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控制内存消耗的近...
本文简要介绍 pyspark.sql.functions.percentile_approx 的用法。 用法: pyspark.sql.functions.percentile_approx(col, percentage, accuracy=10000) 返回数字列 col 的近似值 percentile,它是排序的 col 值中的最小值(从小到大排序),使得 col 值中不超过 percentage 小于该值或等于该值。百分比的值必须介于 0.0 ...