在Hive中计算分位数函数可能会比较慢，特别是对于大数据集。以下是一些可以尝试的方法来解决这个问题：
增加集群资源：如果可能的话，增加集群的资源，比如增加节点数或者增加节点的内存和CPU，可以提高计算速度。
使用近似分位数算法：Hive提供了一些近似分位数算法，比如NTILE、PERCENT_RANK等函数，这些函数可以更快地计算分位数。
使用分区和索引：如果可能的话，可以对数据进行分区和建立索引，这样可以提高查询的性能。
优化查询语句：对查询语句进行优化，比如只选择必要的列、避免不必要的JOIN操作等，可以提高查询的性能。
使用其他工具：如果Hive的计算速度仍然很慢，可以考虑使用其他工具来计算分位数，比如Spark、Presto等。这些工具可能会更快地计算分位数。
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要查看Hive表的分区信息，可以使用以下命令：
SHOW PARTITIONS table_name; 其中，table_name是要查看分区信息的表名。这条命令将列出指定表的所有分区信息...
优点： 可以方便地计算数据集的分位数，帮助用户更直观地了解数据的分布情况。
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在 SQL 中，用于计算百分位数的函数是 PERCENTILE_CONT() 和 PERCENTILE_DISC()。
PERCENTILE_CONT() 函数用于计算连续型数据的百分位数，即在一个有序集合...
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