sparksql中分位函数

Spark SQL中的分位数函数主要用于统计数据集中数值字段的分布情况，特别是在处理大量数据时，能够快速得到特定百分比的数据值。常见的分位数函数有`percentile_approx`和`percentile_cont`。

1. `percentile_approx(column, percentile, [accuracy])`: 这个函数计算指定列中数值的近似百分位数。`column`是要计算的列名，`percentile`是百分比，例如0.5代表中位数；可选的`accuracy`参数用于控制结果的精度，默认为0.01，即结果保留两位小数。

2. `percentile_cont(percentile) over (order by column)`: 这是一个窗口函数，它基于`column`列的排序计算连续的百分位数。`percentile_cont`通常用于生成更平滑的分位数，如直方图的等间距分段。

使用这两个函数时，你可以快速获取数据集中的某些常见分布特征，比如找出第95个百分位数对应的是多少值，这对于数据可视化和异常检测非常有用。

相关问题

sparksql的decode函数

解码函数 decode(expr, encoding) 用于解码 expr 变量中编码为 encoding 的字符编码文本。如果 expr 不是文本，则该函数将其转换为文本类型。如果 encoding 中省略，则默认使用 UTF-8 编码。例如：

SELECT decode('YmFzZTY0', 'base64');
-- Output: base64

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说一下sparksql 字符串函数

Spark SQL 提供了许多字符串函数，以下是其中一些常用的函数：

1. `concat`：将多个字符串连接在一起。
2. `substring`：从字符串中提取子字符串。
3. `length`：返回字符串的长度。
4. `trim`：去除字符串两端的空格。
5. `lower`：将字符串转换为小写。
6. `upper`：将字符串转换为大写。
7. `regexp_replace`：使用正则表达式替换字符串中匹配的部分。
8. `split`：将字符串按照指定的分隔符划分为数组。

这些函数可以在 Spark SQL 中使用，例如：

SELECT concat('Hello', ' ', 'World') AS greeting;
-- 输出：Hello World

SELECT substring('Spark SQL', 1, 5) AS sub;
-- 输出：Spark

SELECT length('Spark SQL') AS len;
-- 输出：9

SELECT trim('  Spark SQL  ') AS trimmed;
-- 输出：Spark SQL

SELECT lower('Spark SQL') AS lower_case;
-- 输出：spark sql

SELECT upper('Spark SQL') AS upper_case;
-- 输出：SPARK SQL

SELECT regexp_replace('Spark SQL', 'S', 'P') AS replaced;
-- 输出：Park SQL

SELECT split('Spark SQL', ' ') AS words;
-- 输出：["Spark", "SQL"]