hive裏面倒是有個percentile函數和percentile_approx函數，其使用方式為percentile(col, p)、percentile_approx(col, p)，p∈(0,1)p∈(0,1)
其中percentile要求輸入的字段必須是int類型的，而percentile_approx則是數值類似型的都可以
其實percentile_approx還有一個參數B：percentile_approx(col, p，B)，參數B控制內存消耗的近似精度，B越大，結果的準確度越高。默認為10,000。當col字段中的distinct值的個數小於B時，結果為準確的百分位數。
如果我要求多個分位數怎麽辦呢？，可以把p換為array(

實際操作中，發現有時在計算分位數的時候mapper會卡在0%。
前面說過，如果distinct的值小於B，就會返回精確值，那麽個人猜測是因為後臺執行的過程是先做了一個select distinct limit B，然後排序得到分位數。如果distinct值特別多的情況下，僅僅是去重就是一個巨大的運算負擔，更別說排序了。而當把B從10000調到100的時候很快就能跑出來了.

轉自：https://blog.csdn.net/sinat_27339001/article/details/52189843

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中位數函數: percentile
語法: percentile(BIGINT col, p)
返回值: double
說明: 求準確的第pth個百分位數，p必須介於0和1之間，但是col字段目前只支持整數，不支持浮點數類型
舉例：

中位數函數: percentile
語法: percentile(BIGINT col, array(p1 [, p2]…))
返回值: array<double>
說明: 功能和上述類似，之後後面可以輸入多個百分位數，返回類型也為array<double>，其中為對應的百分位數。
舉例：
select percentile(score,<0.2,0.4>) from udftest； 取0.2，0.4位置的數據

近似中位數函數: percentile_approx
語法: percentile_approx(DOUBLE col, p [, B])
返回值: double
說明: 求近似的第pth個百分位數，p必須介於0和1之間，返回類型為double，但是col字段支持浮點類型。參數B控制內存消耗的近似精度，B越大，結果的準確度越高。默認為10,000。當col字段中的distinct值的個數小於B時，結果為準確的百分位數
舉例：

近似中位數函數: percentile_approx
語法: percentile_approx(DOUBLE col, array(p1 [, p2]…) [, B])
返回值: array<double>
說明: 功能和上述類似，之後後面可以輸入多個百分位數，返回類型也為array<double>，其中為對應的百分位數。
舉例：

直方圖: histogram_numeric
語法: histogram_numeric(col, b)
返回值: array<struct {‘x’,‘y’}>
說明: 以b為基準計算col的直方圖信息。
舉例：
hive> select histogram_numeric(100,5) from dual;
[{"x":100.0,"y":1.0}]

hive 分位數函數 percentile(col, p)