Hive中的分位数函数percentile()和percentile_approx()允许用户计算数据集的百分位数，这在数据分析中非常有用，尤其是为了了解数据的分布和识别异常值。然而，这些函数在使用时也存在一些限制：
percentile()函数要求输入的字段必须是整数类型，而percentile_approx()函数则支持数值类型，包括浮点数。percentile_approx()函数通过牺牲一定的精度来提高计算性能，适用于大数据集。当数据集中的不同值个数小于参数B时，它可以提供精确的结果。为了克服这些限制，可以采取以下策略：
percentile()函数，并确保输入数据的类型为整数。percentile_approx()函数，并通过调整参数B来平衡精度和性能。通过这些方法，可以在Hive中更有效地使用分位数函数，以适应不同的数据分析需求。
