Hive中的分位數函數（如NTILE(), PERCENTILE_APPROX()和PERCENTILE_DISC()）允許用戶對數據集進行離散化，將連續的數據分布劃分為等頻的區間或指定百分比的值。這些函數在數據分析、數據挖掘和機器學習等領域非常有用，因為它們可以幫助我們理解數據的分布特征并提取關鍵信息。
示例：
SELECT NTILE(4) OVER (ORDER BY salary) AS salary_quartile
FROM employees;
上述查詢將按薪資對員工進行排序，并將他們分為四個薪資區間（ quartile）。
PERCENTILE_DISC()相比，它通常具有更高的性能，但精度較低。示例：
SELECT PERCENTILE_APPROX(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS percentile_25
FROM employees;
上述查詢將計算員工薪資的前25百分位數。
PERCENTILE_APPROX()相比，它通常具有較低的精度，但性能更高。示例：
SELECT PERCENTILE_DISC(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS percentile_25
FROM employees;
上述查詢同樣計算員工薪資的前25百分位數，但使用確定算法來獲得更精確的結果。
總之，Hive的分位數函數可以幫助您更好地理解數據分布，從而為后續的數據分析和建模提供有價值的信息。
