spark sql 中位数

在 Spark SQL 中，可以使用 percentile_approx 函数来估算中位数。该函数的语法如下：

percentile_approx(col, percentage [, accuracy])

其中，col 是要计算中位数的列；percentage 是中位数的百分比，通常为 0.5；accuracy 是可选参数，表示估算的精度，取值范围为 1 到 10，值越大精度越高，默认值为 1。

示例代码如下：

SELECT percentile_approx(salary, 0.5) AS median_salary
FROM employee

上述代码将从 employee 表中计算 salary 列的中位数，并将结果命名为 median_salary。

相关问题

spark sql 编程实践实验建议

以下是一些Spark SQL编程实践实验的建议：

1. 数据准备：选择一个数据集，并使用Spark SQL将其加载到Spark中。可以从公共数据集中选择，如Kaggle，UCI等，或者使用自己的数据集。确保数据集的大小足够大，以便演示Spark的分布式计算能力。

2. 数据清洗：使用Spark SQL清洗数据集。例如，去除重复行、处理缺失值等。

3. 数据分析：使用Spark SQL进行数据分析。例如，计算平均值、中位数、标准差等统计指标。还可以使用聚合函数和窗口函数进行分组和排序操作。

4. 数据可视化：将Spark SQL分析结果可视化。可以使用Python的matplotlib库或其他可视化工具。

5. 数据挖掘：使用Spark SQL进行数据挖掘。例如，使用机器学习算法进行分类、聚类等操作。

6. 性能调优：使用Spark SQL进行性能调优。可以使用Spark的内置优化器、调整分区数、使用广播变量等方法。

7. 分布式计算：使用Spark SQL演示并行计算的优势。可以将数据集分成多个分区，然后使用Spark SQL进行计算。

8. 实时数据分析：使用Spark SQL进行实时数据分析。例如，使用Spark Streaming将数据流式传输到Spark中，然后使用Spark SQL进行分析。

以上是一些Spark SQL编程实践实验的建议，希望能够帮到你。

spark 保留小数点后3位

在 Spark 中保留小数点后3位，可以使用 `round` 函数。示例如下：

import org.apache.spark.sql.functions.round

val df = Seq((1.23456789, 2.3456789), (3.456789, 4.56789)).toDF("col1", "col2")

val result = df.select(round($"col1", 3).alias("rounded_col1"), round($"col2", 3).alias("rounded_col2"))

result.show()

这段代码会将 DataFrame 中的两列数字保留小数点后3位，并输出新的 DataFrame。其中 `round` 函数的第一个参数是需要保留小数点后几位的列，第二个参数是需要保留的小数点位数。`alias` 函数用于给新的列起别名。