spark 计算,spark求平均值
关于求解中位数,我们知道在计算机编程语言中直接有中位数处理函数(均值),比如在计算机编程语言中求解一个中位数,代码很简单。
Python计算中位数
将数组作为npnums=[1.1,2.2,3.3,4.4,5.5,6.6]
均值
导入
中位数
np。中位数(数字)在储备中没有直接提供相关的意思是函数,但官方提供了两个UDAF,
percentile和percentile_approx。
我们看下官方是怎么说的
双百分位(BIGINT列,p)返回
组中的列(不适用于浮点类型)。p必须
介于0和一之间。注:真实百分位数只能针对以下情况计算
整数值。如果您的输入是非整数,请使用百分位数_大约.
arraypercentile(BIGINT col,array(p1[,p2]…))返回精确的
组中某列的百分位数p1、p2、…(不适用
浮点类型)。个人信息管理必须介于0和一之间。注意:一个真实的
只能为整数值计算百分位数。使用
百分位数_近似值如果您的输入是非整数。
双百分位数_近似值(DOUBLE col,p [,B])得出近似值
中数值列(包括浮点类型)的百分比
这个团体B参数控制近似精度
内存成本。更高的值会产生更好的近似值
默认值为10,000。当山口中不同值的数量为
小于b,这给出了一个精确的百分位值。
arraypercentile _ approx(DOUBLE col,array(p1[,p2]…) [,B])与
但接受并返回百分比值数组
一个人的。
请注意,官方文档上说了一句话:
NOTE: A true percentile can only be computed for integer values. UsePERCENTILE_APPROX if your input is non-integral.
也就是说,真正的中位数只能用百分位来计算,输入需要为整数类型,使用
percentile_approx
(输入为浮点型)计算得到的并不是真正的中位数,也就是所说的近似中位数,经过大量数据验证,有时候这个近似中位数和真正的中位数差别还是很大的。如何对有小数的数据求取中位数呢?
可以把小数转换为整数,然后再求取中位数(如先乘10000)
sparksql中也是如此求取中位数的,赶快去试一试吧!