Hive 分位數詳解

一、什麼是 Hive 分位數

Hive 是基於 Hadoop 的數據倉庫工具，支持 SQL-Like 的查詢語言，是 Hadoop 大數據處理領域最流行的工具之一。

Hive 分位數是指在一個數據集中，將數據按照大小排列後，將其分為幾等份，每一份所處位置的數值就是分位數。常見的分位數包括四分位數、中位數和百分位數。

例如，一個數據集從小到大排列後，中間位置的數值就是中位數，將數據集分為四等份後，第二個等份的位置的數值就是第二個四分位數。

SELECT
    percentile(col_name, p) --Hive 查找分位數的語法，p 表示具體的百分位數
FROM
    table_name;

二、 Hive 分位數的使用場景

當處理大規模數據集時，常常需要對數據集進行簡單的描述性統計。其中，通過分位數統計數據分布情況是一種常用的方法。

例如，可以通過分位數統計銷售數據的趨勢特徵。在某一個時間段內銷售數量的前 10% 可以反映高銷售額的商品，而前 90% 的銷售數量表示的是普通商品。這些數據可以幫助企業做出營銷決策。

--較高銷售額商品的數量
SELECT 
    COUNT(*)
FROM 
    sales 
WHERE 
    sales_amount >= percentile(sales_amount, 0.9); 

--普通銷售額的商品數
SELECT 
    COUNT(*)
FROM 
    sales 
WHERE 
    sales_amount < percentile(sales_amount, 0.9);

三、Hive 分位數常用的函數

Hive 中提供了多種函數用於計算分位數，包括 percentile、percentile_approx、percent_rank 等。

1. percentile 函數

percentile 函數用於計算指定列的百分位數。

SELECT 
    percentile(sales_amount, 0.5) as Median 
FROM 
    sales;

2. percentile_approx 函數

percentile_approx 函數用於近似計算指定列的百分位數，可以通過設置參數來控制計算的精度。

SELECT 
    percentile_approx(sales_amount, 0.5, 1000) as Median 
FROM 
    sales;

3. percent_rank 函數

percent_rank 函數用於計算指定值在數據集中的排名。

SELECT 
    product_name,
    sales_amount,
    percent_rank() over (ORDER BY sales_amount DESC) as Sales_Rank 
FROM 
    sales;

四、 Hive 分位數的注意事項

當計算數據集的百分位數時，Hive 會將數據集的所有元素載入到內存中，並進行排序處理。小數據集可以在較短時間內完成操作，但是對於大數據集，可能需要大量內存和處理時間。

因此，在使用 Hive 分位數進行數據分析時，應該根據數據集的大小和計算的精度，謹慎選擇不同的分位數函數，並且盡量在查詢語句中添加條件限制，以提高查詢效率。

五、 總結

在大數據處理中，數據的分布情況是非常重要的，通過 Hive 分位數可以對數據集進行簡單的描述性統計，並為企業決策提供參考。

Hive 中提供了多種函數用於計算分位數，但需要注意選擇合適的函數並添加條件限制，以優化查詢效率。