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内置函数---字符串函数的使用(1)

SparkSQL内置函数中的字符串函数可以用于处理字符串类型的数据。常用的字符串函数包括：

1. length(str)：返回字符串str的长度。

2. concat(str1, str2, ...)：将多个字符串拼接成一个字符串。

3. substring(str, pos, len)：返回字符串str从pos位置开始，长度为len的子串。

4. trim(str)：去除字符串str两端的空格。

5. ltrim(str)：去除字符串str左端的空格。

6. rtrim(str)：去除字符串str右端的空格。

7. lower(str)：将字符串str转换为小写。

8. upper(str)：将字符串str转换为大写。

9. regexp_replace(str, pattern, replacement)：将字符串str中匹配正则表达式pattern的部分替换为replacement。

10. split(str, delimiter)：将字符串str按照delimiter分割成数组。

以上是常用的字符串函数，还有其他的字符串函数可以根据实际需求进行使用。

sparksql调优

SparkSQL调优主要包括以下几个方面：

1. 增加Executor内存，可以通过修改spark.executor.memory参数来控制每个Executor的内存大小，默认为1g。如果可以保证集群的稳定性，可以适当增大该参数以提高性能。
2. 增加查询并行度，可以通过修改spark.sql.shuffle.partitions参数来控制查询的并行度。如果数据量比较大，推荐将该参数设置为2-3倍的CPU核数。
3. 使用合适的数据格式，可以选择使用Parquet或者ORC等列式存储格式，以提高查询性能。
4. 避免使用SELECT *，只选择需要的列可以减少数据传输量和内存开销。
5. 尽量避免使用大量的JOIN，可以采用预聚合、分区等方式来减少JOIN操作。
6. 避免使用UDF函数，尽量使用内置函数或者DataFrame API来实现相同的功能。

其他一些常见的优化策略包括：使用正确的数据类型、使用Broadcast Join、合理使用缓存等。