Hive窗口函数：approx_percentile
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，用于处理大规模数据集。它提供了一种称为窗口函数的功能，可以在查询结果中进行聚合操作。其中，approx_percentile函数是一种常用的窗口函数之一，用于计算指定列的近似百分位数。
简介
百分位数是统计学中的一个概念，用于描述数据中的某个特定百分比处的值。例如，第50百分位数（中位数）表示一组数据中有一半的值小于等于该值，另一半的值大于等于该值。
在Hive中，approx_percentile函数可以用来计算某一列的近似百分位数。它的语法如下：
approx_percentile(expr, percentage [, constant]) [OVER (PARTITION BY col_list [ORDER BY col_list] windows_frame)]
其中，expr是要计算百分位数的列或表达式，percentage是要计算的百分位数（取值范围为0到1），constant是一个可选参数，用于指定计算百分位数时使用的常量。PARTITION BY和ORDER BY子句可用于对数据进行分区和排序。
使用示例
为了更好地理解approx_percentile函数的使用方法，我们将通过一个示例来演示它的用法。
假设我们有一个存储了销售数据的表sales，包含了产品名称（product_name）和销售金额（amount）两列。我们想要计算每个产品销售金额的中位数和75百分位数。
首先，我们需要创建一个示例表并插入一些数据：
CREATE TABLE sales (
product_name STRING,
amount DOUBLE
);
INSERT INTO sales VALUES ('Product A', 100);
INSERT INTO sales VALUES ('Product B', 200);
INSERT INTO sales VALUES ('Product C', 300);
INSERT INTO sales VALUES ('Product D', 400);
INSERT INTO sales VALUES ('Product E', 500);
INSERT INTO sales VALUES ('Product F', 600);
INSERT INTO sales VALUES ('Product G', 700);
INSERT INTO sales VALUES ('Product H', 800);
INSERT INTO sales VALUES ('Product I', 900);
接下来，我们可以使用approx_percentile函数来计算中位数和75百分位数：
SELECT
product_name,
approx_percentile(amount, 0.5) AS median,
approx_percentile(amount, 0.75) AS 75th_percentile
FROM
sales
GROUP BY
product_name;
运行以上查询后，我们将得到以下结果：
| product_name | median | 75th_percentile |
|---|---|---|
| Product A | 100.0 | 100.0 |
| Product B | 200.0 | 200.0 |
| Product C | 300.0 | 300.0 |
| Product D | 400.0 | 400.0 |
| Product E | 500.0 | 500.0 |
| Product F | 600.0 | 600.0 |
| Product G | 700.0 | 700.0 |
| Product H | 800.0 | 800.0 |
| Product I | 900.0 | 900.0 |
可以看到，每个产品的中位数和75百分位数都被正确计算出来。
使用窗口函数
窗口函数可以让我们在查询结果中进行更复杂的聚合操作。我们可以在approx_percentile函数中使用窗口函数来计算每个产品的相对百分位数。
例如，我们可以计算每个产品销售金额相对于所有产品销售金额的百分位数：
SELECT
product_name,
amount,
approx_percentile(amount, 0.5) OVER () AS median,
approx_percentile(amount, 0.75) OVER () AS 75th_percentile
FROM
sales;
运行以上查询后，我们将得到以下结果：
| product_name | amount | median | 75th_percentile |
|---|---|---|---|
| Product A | 100.0 | 500.0 | 600.0 |
| Product B | 200.0 |
