HiveSQL的百分位数计算函数（用于精确和近似计算）

在Hive中，有两个百分位数函数：percentile(col, p)和percentile_approx(col, p)，它们的使用方法是将数值列col输入，并指定比例参数p∈(0,1)。

其中percentile要求输入字段必须为整数类型，则接受相近的数据类型

此外该函数还支持一个参数B：percentile_approx(col, p, B)。该参数用于调节内存消耗的程度其中较大的B值会带来更高的计算精度但会占用更多的内存资源。当该字段中不同取值的数量少于指定阈值B时计算结果将精确地反映出相应的百分位数值

如果要求多个分位数，可以把p换为array(p1,p2,p3…p1,p2,p3…)，即

percentile_approx(col,array(0.05,0.5,0.95),9999)

如果不放心的话，就给col再加个转换：

该算法通过调用该quantile_approx函数来计算指定列的分位数分布，并采用多个百分位点进行分析以提高准确性。
其中使用了一个包含三个百分位点的大样本数组，并基于1万次采样进行稳定计算。

其输出结果长这样：

[0.0,4001.0,4061.0]

没法直接用啊！再加个转换：

将数值通过percentile_approx函数（将给定列转换为double类型后计算指定数组中百分位数的近似值）拆分为数组（第5百分位数、中位数、第95