percentile_approx函数用法

最新推荐文章于 2025-01-20 15:47:13 发布
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分类专栏： 数据库 文章标签： hive
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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,<
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Hive SQL 精进系列：PERCENTILE_APPROX 搞定分位数
进一步有进一步的欢喜~
03-15 1601
百分位数作为一种常用的统计指标，能够帮助我们了解数据的分布情况。Hive SQL 提供了 `percentile_approx` 函数，用于近似计算百分位数。与精确计算百分位数的函数相比，`percentile_approx` 在处理大规模数据时具有更高的性能和更低的内存开销。
Sqark Sql 的percentile_approx计算中位数
m0_69097184的博客
09-28 1955
percentile_approx` 聚合函数，用于计算指定列的近似分位数。具体来说，`percentile_approx` 函数的参数包括三个部分：- 第一个参数是要计算分位数的列，这里使用 `$"order_money"` 表示使用名为 "order_money" 的列进行计算。- 第二个参数是要计算的分位数的百分比，这里使用 `lit(0.5)` 表示计算中位数（50% 的分位数）。
【Hive】计算分位数
yuxeaotao的博客
05-16 1万+
hive中有两个函数可以用来计算分位数：percentile和percentile_approx 具体使用方如下： （1）percentile：percentile(col, p) col是要计算的列（值必须为int类型），p的取值为0-1，若为0.5，那么就是2分位数，即中位数。 （2）percentile_approx：percentile_approx(col, p)。列为数值类型都可以。 percentile_approx还有一种形式percentile_approx(col, p, .
Hive PERCENTILE_APPROX 函数详解
Welcome ! This is Guanpx's blog.
01-20 955
B值是控制样本数量的参数，直接影响采样精度。默认值（10,000）适合大多数场景，能够很好地平衡计算精度和性能。根据具体的数据规模、性能需求和内存资源，可以调整B值来优化结果。通过合理设置的参数，您可以高效计算大数据集的百分位数，既能节省资源，又能保证计算结果的精度。
percentile_approx函数
weixin_43581124的博客
04-19 2930
percentile(col, p)：percentile要求输入的字段必须是int类型的 percentile_approx(col, p)：percentile_approx则是数值类似型的都可以 ； percentile_approx(abs(col), array(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9)) 输出多位分位数。 ...
Hive千分位函数percentile()和percentile_approx()
CPLwin的博客
10-31 1万+
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...
percentile_approx计算方法
coolmsn8786的博客
04-22 4977
参考: http://blog.sina.com.cn/s/blog_72e6be570101w731.html percentile(array,p)算法一般是： 将数组array从小到大排序，计算(n-1)*p的整...
hive分位函数percentile和percentile_approx误区和解决方案
developer_jiang的博客
07-21 1万+
percentile和percentile_approx对分位数的计算
HiveSQL percentile和percentile_approx 函数计算千分数
给我一点温度
07-08 1万+
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控制内存消耗的近似精度，B越大，结果的准确度越高。默认.
hive percentile和percentile_approx 计算千分数
热门推荐
yisun123456的博客
07-26 7万+
1、hive 计算千分位数: percentile函数和percentile_approx函数: 其使用方式为percentile(col, p)、percentile_approx(col, p,B)， .返回col列p分位上的值。B用来控制内存消耗的精度。实际col中distinct的值&lt;B返回的时精确的值。 其中percentile要求输入的字段必须是int类型的，而percent...
percentile函数.xls
09-18
percentile函数.xls
hive函数参考手册，包含常用的hive内置函数.doc
09-24
hive常用内置函数使用文档，类似于java的api doc文档
pandas中计算分位数的方法describe，quantile，以及sql中计算分位数的方法percentile_approx,percent_rank() over()
dair6的博客
11-16 2万+
1.pandas中计算分位数的方法describe，quantile 准备一张表 def test(): df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':['d','e','f']}) print(df) 表结构如下： （1）p分位数原理和计算过程 例：a =[20,10,30]，求这组数的四分之一，二分之一，四分之三分位数，即p=0.25,p=0.5,p=0.75的情况 1.从小到大排序[10,20,30]，长度n = len(a) = 3
【Hive】百分位数percentile(expr, pc) 与 percentile_approx(expr, pc, [nb])
喜东东的博客
07-19 7281
percentile(col, p) col：字段类型必须为INT，否则报错！
hive percentile_approx原理
Mord15的博客
07-26 773
当目标分位数位于数据集两项中位置时，先根据前后两项数据构建线性函数，再根据目标位置求值。
presto中的分位数
sunjianqiang12345的博客
11-16 2619
...
HiveSQL分位数函数percentile()使用详解+实例代码
Huangjiazhen711的博客
11-22 6342
作为数据分析师每个SQL数据库的函数以及使用技能操作都得点满，尤其是关于统计函数的使用方法。关于统计出数据的中位数，众数和分位数的方法必须掌握几种，一般在实际业务上大部分都是以写SQL查询为主，因为如果想用Python的Pandas去做数据分析还得将数据导出来读出来，输出了结果还得再倒进去，十分的麻烦。若是能在SQL上面直接处理简单问题，那么效率要远高于导出做Pandas处理。
percentile_approx
最新发布
02-19
### 关于 `percentile_approx` 的使用方法及实现原理 #### 函数定义与语法 `PERCENTILE_APPROX` 是一种用于计算数据集近似百分位数的聚合函数。该函数允许指定一个精度参数来控制近似的准确性，从而平衡性能和内存占用之间的关系。 ```sql PERCENTILE_APPROX(col, percentage [, B]) ``` 其中： - `col`: 需要计算其分布情况的目标列。 - `percentage`: 可以为单个百分比值或由多个百分比组成的数组，表示想要获取的具体位置上的数值。 - `B`: 样本精度参数，默认情况下为10000；此参数决定了内部算法保留多少个压缩点以供后续处理[^2]。 #### 实现案例展示 下面给出一段 Spark SQL 查询语句作为例子说明如何调用这个函数并获得不同分位的结果： ```sql SELECT percentile_approx(order_payment_amt, ARRAY(0.25, 0.5, 0.75), 100) FROM alg.alg_test_jr_tag_19; ``` 这段代码会返回订单支付金额字段 (`order_payment_amt`) 对应的第一四分位、中位数以及第三四分位处的大致值，并且通过调整第三个参数可以改变估计误差范围内的精确度水平[^3]。 #### 内部工作流程概述 当执行带有 `PERCENTILE_APPROX` 的查询时，系统会对输入的数据流进行采样操作，在保持一定比例代表性的同时减少实际参与运算的数据量。接着利用这些样本构建直方图或其他形式的概率密度模型，最后基于所建立起来的信息推断出目标百分位的位置所在。整个过程依赖于特定的设计使得即使面对海量级规模的数据也能高效完成任务结果的影响？ 2. 是否存在其他类似的统计学概念可以在大数据场景下快速估算统计数据特征？ 3. 如果追求更高的准确率而忽略效率的话应该选用哪种替代方案？ 4. 在 Python 或 R 这样的编程环境中是否有提供相似功能的库函数？
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