Hive中的分位数函数（如NTILE()、PERCENTILE_APPROX()和PERCENTILE_DISC()）用于在大数据集上进行离散化，将连续数值型数据划分为指定百分比的桶或分位数
NTILE(n)：将输入数据集划分为n个等大小的桶。n是一个整数，取值范围为1到256。例如，如果n为4，则数据将被划分为4个等大小的桶，每个桶包含输入数据集的1/4。
PERCENTILE_APPROX(p)：计算输入数据集中第p百分位的值。p是一个0到1之间的浮点数，表示要计算的百分位。例如，PERCENTILE_APPROX(0.9)将计算输入数据集中第90百分位的值。此函数使用线性插值方法来估算百分位值，因此可能会有一定的误差。
PERCENTILE_DISC(p)：计算输入数据集中第p百分位的值，但只返回恰好位于指定百分位位置的值。与PERCENTILE_APPROX()不同，PERCENTILE_DISC()会尽量确保返回的值为确切的分位数，而不是通过插值估算的值。p同样是一个0到1之间的浮点数。
在Hive查询中，可以使用这些分位数函数对数据进行离散化处理，以便更好地进行数据分析和可视化。
