Hive千分位函数percentile()和percentile_approx()

本文详细介绍了percentile和percentile_approx函数的使用方法,包括参数解释、精度控制及实例演示,帮助读者理解如何在数据分析中求取不同分位数。

percentile函数和percentile_approx函数

 

percentile(col, p)     p∈(0,1)   

  传入两个参数,第一个参数类型必须是int,一般是某一列的数据, 返回的是col列的第p分位的值。

percentile_approx(col,p,B)   p∈(0,1)

  传入三个参数,col列是数值类型都可以,B用来控制内存消耗的精度。实际col中distinct的值<B返回的时精确的值。

  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10000。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。

 例子 

  percentile_approx(col, 0.1)

percentile(col, 0.1) 

  就相当于col列上第10%的那个值

  要求多个分位数时,可以把p换为array()

  percentile_approx(col,array(0.1,0.2,0.3),9999)   或  percentile_approx(cast(col as double),array(0.05,0.5,0.95),9999)

Hive SQL 中,`percentile_approx` 函数用于估算指定列的百分位数。该函数特别适用于处理大规模数据集,因为它采用近似算法,在保证一定精度的前提下,能显著提升性能。 ### 基本语法 ```sql percentile_approx(col, p [, B]) ``` - `col`:需要进行百分位数计算的列,通常为数值类型,如 `DOUBLE` 类型。 - `p`:指定的百分位数值,范围在 01 之间。例如,`0.5` 表示中位数。 - `B`(可选):控制近似精度的参数,默认值为 10000。该值越大,近似结果越接近真实值,但会增加计算成本。 ### 使用示例 #### 示例 1:计算单列数据的中位数 ```sql select percentile_approx(feature1, 0.5) as median_feature1 from iris; ``` 此示例中,`percentile_approx` 函数计算 `iris` 表中 `feature1` 列的中位数,并将结果命名为 `median_feature1` [^1]。 #### 示例 2:按分组计算中位数 ```sql DROP TABLE IF EXISTS orders; CREATE TABLE orders ( order_id INT, product_id INT, amount DOUBLE ); INSERT INTO orders (order_id, product_id, amount) VALUES (1, 1, 100.0), (2, 1, 150.0), (3, 1, 666.6), (4, 3, 180.0), (5, 3, 250.0), (6, 3, 320.0); select product_id, percentile_approx(amount, 0.5) median from orders group by product_id; ``` 该示例创建了一个 `orders` 表,包含订单 ID、产品 ID 订单金额。然后,使用 `percentile_approx` 函数按 `product_id` 分组计算 `amount` 列的中位数 [^3][^4]。 ### 注意事项 - **数据类型**:输入列必须为数值类型,否则会导致计算错误。 - **近似性**:由于使用近似算法,结果可能与精确计算存在一定误差。若需要精确结果,可考虑使用其他方法。 - **性能与精度平衡**:参数 `B` 可根据实际需求调整,在性能精度之间找到平衡。
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