Hive中的分位数函数（如NTILE(), PERCENTILE_APPROX()和PERCENTILE_DISC()）允许用户对数据集进行离散化，将连续的数据分布划分为等频的区间或指定百分比的值。这些函数在数据分析、数据挖掘和机器学习等领域非常有用，因为它们可以帮助我们理解数据的分布特征并提取关键信息。
示例：
SELECT NTILE(4) OVER (ORDER BY salary) AS salary_quartile
FROM employees;
上述查询将按薪资对员工进行排序，并将他们分为四个薪资区间（ quartile）。
PERCENTILE_DISC()相比，它通常具有更高的性能，但精度较低。示例：
SELECT PERCENTILE_APPROX(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS percentile_25
FROM employees;
上述查询将计算员工薪资的前25百分位数。
PERCENTILE_APPROX()相比，它通常具有较低的精度，但性能更高。示例：
SELECT PERCENTILE_DISC(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS percentile_25
FROM employees;
上述查询同样计算员工薪资的前25百分位数，但使用确定算法来获得更精确的结果。
总之，Hive的分位数函数可以帮助您更好地理解数据分布，从而为后续的数据分析和建模提供有价值的信息。
