整理和总结hive sql

Hive SQL中提供了一些数组操作函数，用于对数组进行操作。

以下是一些常用的数组操作函数：
1. array_append(array, element)：将元素添加到数组的末尾。

2. array_cat(array1, array2)：连接两个数组。

3. array_contains(array, element)：检查数组是否包含指定元素。

4. array_distinct(array)：返回数组中不重复的元素。

5. array_except(array1, array2)：返回在array1中但不在array2中的元素。

6. array_intersect(array1, array2)：返回在array1和array2中都存在的元素。

7. array_join(array, delimiter)：使用指定的分隔符将数组元素连接成一个字符串。

8. array_max(array)：返回数组中的最大值。

9. array_min(array)：返回数组中的最小值。

10. array_position(array, element)：返回元素在数组中的位置。

11. array_remove(array, element)：从数组中移除指定元素。

12. array_sort(array)：对数组进行排序。

13. arrays_zip(array1, array2)：将两个数组按照相同的索引位置组合成一个新的二维数组。

hivesql面试必会6题经典HiveSQL 面试必会 6 题经典HiveSQL 是大数据领域中非常重要的一个技术和工具。

作为一个 HiveSQL 的开发人员或者应聘者，熟练掌握和掌握一些常见的面试题目是十分重要的。

在本文中，我们将为大家介绍六道常见的 HiveSQL 应聘面试题目。

题目一：如何在 HiveSQL 中按照日期排序？答案：HiveSQL 中，你可以使用 ORDER BY 语句对日期排序。

但是需要注意一点，如果你按照日期字符串排序，HiveSQL 将会按照字符串顺序而不是实际日期顺序排序。

为了确保正确的日期排序，你需要将日期字符串转换为日期对象进行排序。

如下：SELECT * FROM table ORDER BY CAST(date AS DATE) DESC;题目二：如何在 HiveSQL 中取出某一个表的最新 N 行记录？答案：可以使用 HiveSQL 中的 DESC 语句和 LIMIT 关键字按照降序排序并限制行数。

如下：SELECT * FROM table ORDER BY date DESC LIMIT N;题目三：如何使用 HiveSQL 中的 LIKE 语句匹配类似于正则表达式的模式？答案：在 HiveSQL 中，你可以使用 LIKE 语句，并在搜索的字符串中使用 % 和 _ 替代符号来匹配指定的模式。

如下：SELECT * FROM table WHERE field LIKE '%str%';题目四：如何在 HiveSQL 中取出两个日期之间的所有记录？答案：在 HiveSQL 中，你可以使用 BETWEEN 关键字来过滤两个日期之间的记录。

如下：SELECT * FROM table WHERE date BETWEENstart_date AND end_date;题目五：如何在 HiveSQL 中在多个表之间进行 JOIN 操作？答案：在 HiveSQL 中，你可以使用 JOIN 关键字在多个表中进行联接操作。

hive常用的的函数Hive提供了一种简单的SQL查询语言称为HiveQL，它允许数据工程师、数据分析师和应用程序开发人员查询和管理大规模数据。

以下是Hive中常用的一些函数：1. 字符串函数：`length(string)`: 返回字符串的长度。

`concat(string1, string2, ...)`: 连接两个或多个字符串。

`substr(string, start, length)`: 返回字符串的子串。

`trim(string)`: 去除字符串两端的空格。

`ltrim(string)`: 去除字符串左端的空格。

`rtrim(string)`: 去除字符串右端的空格。

2. 数值函数：`abs(bigint)`: 返回整数的绝对值。

`ceil(double)`: 返回大于或等于给定数字的最小整数。

`floor(double)`: 返回小于或等于给定数字的最大整数。

`round(double, ndigits)`: 返回四舍五入的值，其中ndigits是精度。

`mod(int, int)`: 返回第一个参数除以第二个参数的余数。

3. 日期函数：`current_date()`: 返回当前日期。

`from_unixtime(unix_timestamp[, format])`: 将UNIX时间戳转换为指定格式的日期时间。

`unix_timestamp()`: 将当前日期和时间转换为UNIX时间戳（以秒为单位）。

`date_format(date, format)` or `date_format(timestamp, format)`: 将日期/时间值格式化为指定的字符串格式。

4. 聚合函数：`count(), count(column)`: 计算行数或非NULL值的数量。

`sum(column)`: 计算列的总和。

`avg(column)`: 计算列的平均值。

`min(column)`: 返回列中的最小值。

hive sql exists用法在HiveSQL中，exists用于检查子查询是否返回任何行。

当子查询返回一个或多个行时，exists返回true，否则返回false。

exists语句通常与where子句一起使用，以便过滤特定条件下的数据。

exists语句的语法如下：```select column_name(s)from table_namewhere exists(select column_name from table_name where condition);```在这个语法中，exists子句包含一个子查询，该子查询可以是任何有效的select语句。

如果子查询返回至少一行，则主查询的结果集将包含所选列的所有行。

如果子查询未返回行，则主查询返回空结果集。

使用exists语句的一个常见用途是在Hive SQL中执行嵌套查询。

例如，以下查询返回一个包含“employees”表中所有部门的列表：```SELECT departmentFROM departmentsWHERE EXISTS(SELECT *FROM employeesWHERE departments.department_id =employees.department_id);```在这个查询中，exists子查询检查“employees”表中是否存在与“departments”表中的部门匹配的记录。

如果存在，则主查询返回包含所有“departments”表中包含的部门的名称的结果集。

如果不存在，则主查询返回空结果集。

总之，exists在Hive SQL中是一个非常有用的操作符，可以用于检查子查询是否返回任何行，以及在需要过滤特定条件下的数据时进行嵌套查询。

hive sql insert语法Hive SQL 的 `INSERT` 语法用于将数据插入到已存在的表中。

以下是`INSERT` 语法的几种常见用法：1. INSERT INTO TABLE将数据插入到表中：```sqlINSERT INTO TABLE tablename VALUES (value1, value2, ...);```2. INSERT INTO TABLE SELECT将查询结果插入到表中：```sqlINSERT INTO TABLE tablename SELECT column1, column2, ... FROM another_table WHERE condition;```3. INSERT OVERWRITE TABLE首先，覆盖表中的数据，然后插入新数据：```sqlINSERT OVERWRITE TABLE tablename VALUES (value1, value2, ...);```或者使用查询来覆盖数据：```sqlINSERT OVERWRITE TABLE tablename SELECT column1, column2, ... FROM another_table WHERE condition;```注意：`OVERWRITE` 操作会删除表中的所有数据，只保留最后插入的数据。

如果你只想插入新数据而不删除现有数据，请使用 `INSERT INTO` 而不是`INSERT OVERWRITE`。

4. INSERT INTO TABLE PARTITION将数据插入到表的特定分区中：```sqlINSERT INTO TABLE tablename PARTITION(partition_column='partition_value') VALUES (value1, value2, ...); ```或者使用查询来插入到分区：```sqlINSERT INTO TABLE tablename PARTITION(partition_column='partition_value') SELECT column1, column2, ... FROM another_table WHERE condition;```5. INSERT INTO TABLE AS SELECT (简写为 `INSERT AS SELECT`)先执行查询，然后将结果插入到表中：```sqlINSERT INTO TABLE tablename AS SELECT column1, column2, ... FROM another_table WHERE condition;```6. INSERT INTO TABLE FROM (Hive 之后支持)使用 `FROM` 子句来指定源表：```sqlINSERT INTO TABLE tablename FROM another_table SELECT column1, column2, ... WHERE condition;```7. INSERT INTO TABLE FROM VALUES (Hive 之后支持)使用 `FROM VALUES` 来直接插入数据：```sqlINSERT INTO TABLE tablename FROM VALUES (value1, value2, ...);```请注意，为了成功执行上述命令，你可能需要确保你的 Hive 表有相应的分区和/或列格式。

hive sql 建表语句Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以通过Hive SQL来进行数据的查询、分析和处理。

以下是符合标题要求的10个Hive SQL建表语句：1. 创建学生表（student）：CREATE TABLE student (id INT,name STRING,age INT,gender STRING,grade STRING);2. 创建课程表（course）：CREATE TABLE course (id INT,name STRING,credit INT,teacher STRING);3. 创建成绩表（score）：CREATE TABLE score (student_id INT,course_id INT,score INT);4. 创建订单表（order）：CREATE TABLE order (order_id INT,customer_id INT,order_date DATE,total_amount DOUBLE);5. 创建产品表（product）：CREATE TABLE product (product_id INT,name STRING,price DOUBLE,category STRING);6. 创建员工表（employee）：CREATE TABLE employee (employee_id INT,name STRING,position STRING,department STRING,hire_date DATE);7. 创建部门表（department）：CREATE TABLE department (department_id INT,name STRING,manager_id INT);8. 创建城市表（city）：CREATE TABLE city (city_id INT,name STRING,population INT,country STRING);9. 创建销售记录表（sales）：CREATE TABLE sales (order_id INT,product_id INT,quantity INT,price DOUBLE,sale_date DATE);10. 创建设备表（device）：CREATE TABLE device (device_id INT,name STRING,type STRING,purchase_date DATE,price DOUBLE);以上是10个符合要求的Hive SQL建表语句，通过这些语句可以创建不同类型的表，用于存储各种业务数据。

hive累加函数Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言来处理大数据集。

Hive累加函数是Hive查询语言中的一种函数，用于对指定列进行求和操作。

本文将详细介绍Hive累加函数的使用和常见应用场景。

在Hive中，累加函数有两种常用形式：SUM和SUM(DISTINCT)。

SUM 函数用于对给定列的所有行进行求和操作，而SUM(DISTINCT)函数则在计算求和前先进行去重操作，再对不重复的行进行求和。

下面分别介绍这两种累加函数的使用方法。

1.SUM函数：SUM函数用于对指定列的所有行进行求和操作。

其语法如下：SUM(column_name)使用SUM函数的例子如下：SELECT SUM(salary) FROM employees;上述查询语句将对employees表中的salary列进行求和操作。

2.SUM(DISTINCT)函数：SUM(DISTINCT)函数用于在计算求和之前先进行去重操作，再对不重复的行进行求和。

其语法如下：SUM(DISTINCT column_name)使用SUM(DISTINCT)函数的例子如下：SELECT SUM(DISTINCT salary) FROM employees;上述查询语句将对employees表中的salary列进行去重后求和操作。

除了上述基本用法外，Hive累加函数还可以与其他函数、操作符和条件语句一起使用，以满足更复杂的求和需求。

下面列举几种常见的应用场景：1.条件求和：可以使用CASE语句结合SUM函数来实现对指定条件下的行进行求和。

例如，计算employees表中工资大于1000的员工的总工资：SELECT SUM(CASE WHEN salary > 1000 THEN salary ELSE 0 END) FROM employees;2.分组求和：可以通过GROUP BY子句将数据分组后再进行求和操作。

hiveSQL静态分区和动态分区Hive 分区介绍：hive中简单介绍分区表(partition table)，含动态分区(dynamic partition)与静态分区(static partition)hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区、列表分区、hash分区、混合分区等)。

分区列也不是表中的⼀个实际的字段，⽽是⼀个或者多个伪列。

意思是说在表的数据⽂件中实际上并不保存分区列的信息与数据。

分区改变了HIVE 对数据存储的组织⽅式，hive 会创建反应分区结构的⼦⽬录，就是那些实际的⽬录名称。

对数据进⾏分区，最主要的原因就是为了更快的查询。

可以通过，show partitions 表名查看表中存在的所有分区，或者describe extended 表名desc 表名动态分区：当需要创建⾮常多的分区的时候，Hive提供了动态分区的功能：可以基于查询的参数，推断出需要创建分区的名称。

INSERT OVERWRITE TABLE emp PARTITION (country, state) SELECT ..., ... , ty, se.stFROM staged_emp se;需要注意，字段值和分区之间的关系是根据位置⽽不是字段名称来进⾏匹配的。

动态分区也可以和静态分区混合使⽤，但是静态分区必须出现在动态分区之前。

举例：使⽤动态分区要先设置hive.exec.dynamic.partition参数值为true，默认值为false；动态分区的使⽤⽅法很简单，假设我想向stat_date='20110728'这个分区下⾯插⼊数据，⾄于province插⼊到哪个⼦分区下⾯让数据库⾃⼰来判断，那可以这样写：insert overwrite table partition_test partition(stat_date='20110728',province)select member_id,name,province from partition_test_input where stat_date='20110728';stat_date叫做静态分区列，province叫做动态分区列。

hive中groupby的用法在Hive中，`GROUP BY`用于将数据按照一个或多个列进行分组。

`GROUP BY`用于与聚合函数（如`COUNT`，`SUM`，`AVG`等）一起使用，常用于对数据进行统计和汇总。

下面是`GROUP BY`的基本语法：```SELECT column1, column2, aggregate_function(column3) FROM tableGROUP BY column1, column2;```- `column1, column2`：要按照哪些列进行分组- `aggregate_function(column3)`：对哪些列进行聚合函数的计算以下是一个详细的示例，演示如何在Hive中使用`GROUP BY`：假设我们有一个名为`orders`的表，包含以下列：`order_id, customer_id, order_date, order_total`。

首先，我们可以使用以下语句来计算每个客户的订单总数：```sqlSELECT customer_id, COUNT(order_id) as order_count FROM ordersGROUP BY customer_id;```输出将显示每个客户的ID和他们的订单数量。

我们还可以使用`GROUP BY`来计算每个客户的订单总额：```sqlSELECT customer_id, SUM(order_total) as total_amount FROM ordersGROUP BY customer_id;```这将给出每个客户的ID以及他们的订单总额。

`GROUP BY`还可以用于多个列的组合。

例如，我们可以使用以下语句计算每个客户每年的订单总额：```sqlSELECT customer_id, YEAR(order_date) as order_year,SUM(order_total) as total_amountFROM ordersGROUP BY customer_id, YEAR(order_date);```这将按客户ID和订单年份对数据进行分组，并计算每个组的订单总额。

HiveSQL语句的正确执⾏顺序关于 sql 语句的执⾏顺序⽹上有很多资料，但是⼤多都没进⾏验证，并且很多都有点⼩错误，尤其是对于 select 和 group by 执⾏的先后顺序，有说 select 先执⾏，有说 group by 先执⾏，到底它俩谁先执⾏呢？今天我们通过 explain 来验证下 sql 的执⾏顺序。

在验证之前，先说结论，Hive 中 sql 语句的执⾏顺序如下：from .. where .. join .. on .. select .. group by .. select .. having .. distinct .. order by .. limit .. union/union all可以看到 group by 是在两个 select 之间，我们知道 Hive 是默认开启 map 端的 group by 分组的，所以在 map 端是 select 先执⾏，在 reduce 端是 group by 先执⾏。

下⾯我们通过⼀个 sql 语句分析下：selectsum(b.order_amount) sum_amount,count(erkey) count_userfrom user_info aleft join user_order bon a.idno=b.idnowhere a.idno > '112233'group by a.idnohaving count_user>1limit 10;上⾯这条 sql 语句是可以成功执⾏的，我们看下它在 MR 中的执⾏顺序：Map 阶段：1. 执⾏ from，进⾏表的查找与加载；2. 执⾏ where，注意：sql 语句中 left join 写在 where 之前的，但是实际执⾏先执⾏ where 操作，因为 Hive 会对语句进⾏优化，如果符合谓词下推规则，将进⾏谓词下推；3. 执⾏ left join 操作，按照 key 进⾏表的关联；4. 执⾏输出列的操作，注意： select 后⾯只有两个字段（order_amount，userkey），此时 Hive 是否只输出这两个字段呢，当然不是，因为 group by 的是 idno，如果只输出 select 的两个字段，后⾯ group by 将没有办法对 idno 进⾏分组，所以此时输出的字段有三个：idno，order_amount，userkey;5. 执⾏ map 端的 group by，此时的分组⽅式采⽤的是哈希分组，按照 idno 分组，进⾏order_amount 的 sum 操作和 userkey 的 count 操作，最后按照 idno 进⾏排序（group by 默认会附带排序操作）；Reduce 阶段：6. 执⾏ reduce 端的 group by，此时的分组⽅式采⽤的是合并分组，对 map 端发来的数据按照 idno 进⾏分组合并，同时进⾏聚合操作 sum(order_amount)和count(userkey)；7. 执⾏ select，此时输出的就只有 select 的两个字段：sum(order_amount) as sum_amount，count(userkey) as count_user;8. 执⾏ having，此时才开始执⾏ group by 后的 having 操作，对 count_user 进⾏过滤，注意：因为上⼀步输出的只有 select 的两个字段了，所以 having 的过滤字段只能是这两个字段；9. 执⾏ limit，限制输出的⾏数为 10。

hivesql中avg用法在HiveSQL中，使用AVG函数可以计算平均值。

AVG函数接受一个表达式作为参数，并返回该表达式的平均值。

要使用AVG函数，首先需要在Hive中创建一个表，并将数据加载到该表中。

然后，可以使用AVG函数来计算特定列的平均值。

下面是一个示例，演示了如何在HiveSQL中使用AVG函数：假设我们有一个名为"students"的表，其中包含学生的姓名和成绩两列。

我们希望计算所有学生的平均成绩。

首先，我们可以创建"students"表并加载数据：CREATE TABLE students (name STRING, score INT);LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/students.csv' INTO TABLE students;接下来，我们可以使用AVG函数来计算平均成绩：SELECT AVG(score) FROM students;该查询将返回所有学生的平均成绩。

注意，AVG函数只能用于数值列，所以在使用之前需要确保所选择的列包含数值类型的数据。

除了简单的平均值计算外，AVG函数还可以与其他函数和操作符结合使用。

例如，我们可以计算特定条件下的平均值：SELECT AVG(score) FROM students WHERE score > 80;这将返回分数高于80的学生的平均成绩。

总之，HiveSQL中的AVG函数是一个强大的工具，用于计算数据列的平均值。

通过合理使用AVG函数，可以轻松地获取所需的统计信息。

2.Hive常见操作命令整理该笔记主要整理了《Hive编程指南》中⼀些常见的操作命令，⼤致如下（持续补充中）：1. 查看/设置/修改变量2. 执⾏命令3. 搜索相关内容4. 查看库表信息5. 创建表6. 分区7. 修改表（重命名、修改列、删除列、增加列）8. 找到表位置并导出⾄本地9. 去空格10. case...when...then句式11. 操作符12. group by...having句式13. JOIN14. order by和sort by15. 抽样查询16. 视图17. 分桶表18. 函数19. with...as20. rank() over (partition by ... order by ... asc/desc)和row_number()21. 时间相关的函数（from_unixtime，unix_timestamp，date_add，months_between）22.substr()23.regexp_replace()和regexp_extract()24.动态分区25.nvl和grouping set26. concat_ws()、group_concat()和collect_list()teral view explode()1. 查看/设置/修改变量$ hive############# 查询环境变量############hive>set env:HOME;# 打印命名空间hivevar, hiveconf, system和env所有变量hive>set;# 还打印Hadoop所定义的所有属性hive>set -v;############# 设置hive变量############hive>set hivevar:foo=bar# 查看刚设置的变量hive>set foo;hive>set hivevar:foo;############# 修改属性变量############# hiveconf: Hive相关的配置属性# 不进⼊Hive进⾏配置属性修改hive --hiveocnf hive.cli.print.current.db=true# 进⼊hive进⾏配置修改hive>set hiveconf:hive.cli.print.current_db=true;2. 执⾏命令# 执⾏命令⽅式1：使⽤下⾯的 “⼀次使⽤”命令(-e是指⼀次执⾏，-S是指静默模式，在输出结果中不显⽰Ok和Time taken字段)hive -e -S "select * from mytable limit 3";# 执⾏命令⽅式2：调⽤Hive执⾏hql⽂件hive -f /path/query.hql# 执⾏命令⽅式3：在Hive shell内执⾏hql⽂件$ hivehive>source /path/query.hql3. 搜索相关内容# 模糊搜索set命令的输出结果中某个于warehouse相关的属性$ hive -S -e "set" | grep warehousehive.metastore.warehouse.dir=/user/hive/warehousehive.warehouse.subdir.inherit.perms=false4. 查看库表信息# 查看数据库，使⽤like是以ahf开头，以其他字符结尾(即.*)的数据库名show databases;show databases like 'ahf.*';# 查看表的详细表结构信息(formatted⽐extended输出内容更详细且可读性更⾼)describe mydb.table;describe formatted mydb.table;describe extended mydb.table;5. 创建表# 拷贝表结构，⽽不拷贝数据（⽤like）create table if not exists mydb.mytable like mydb.mytable2;# 拷贝表结构，且拷贝数据（⽤as）create table if not exists mydb.mytable asselect*from mydb.mytable2;# 直接创建表结构create table if not exists mydb.mytable(id string comment 'id',name string comment '姓名')partitioned by (class string)stored as orc;6. 分区# 建⽴分区create table(字段1 字段类型, 字段2 字段类型)paritioned by (字段名3 字段类型, 字段名4 字段类型);# 查看分区show partitions table_name；# 查看某个特定分区键的分区show partitions table_name partition(⼀个分区字段='该分区字段下的某个值');# 增加分区alter table log_message add partition(year=2012, month=1, day=2);# 删除分区alter table log_messages drop if exists partition(year=2012, month=1, day=2);7. 修改表（重命名、修改列、删除列、增加列）# 表重命名alter table log_messages rename to logmsgs;# 修改列信息, 在下⾯的例⼦中，# 我们将字段hms重命名为hour_minutes_seconds，修改其类型和注释，再转移到severity字段之后# 如果⽤户想将这个字段移动到第⼀个为位置，只需要使⽤first关键字替换after severityalter table log_messages change column hms hour_minutes_seconds intcomment 'the hours, minutes, and seconds parts of the timestamp'after severity;# 删除或替换列, 下⾯的例⼦移除了之前所有字段并重新指定了新的字段alter table log_messages replace columns(新字段1 int comment '...',新字段2 string comment '...');# 增加列alter table log_messages add columns(app_name string comment 'application name',session_id long comment 'the current session id');8. 找到表位置并导出⾄本地# 找到表位置describe formatted mydb.mytable;# 例如：Location:hdfs://alg-hdfs/warehouse/user/alvinai.mydb/mytable# 导出⽂件hadoop fs -cp [表来源][⽬标导出路径]9. 去空格# 去空格 ltrim去左空格，rtrim去右空格ltrim(string s)10. case...when...then句式select name,salary,case when salary <5000.0then'low'when salary >=5000.0and salary <70000.0then'middle'else'high'end as bracketfrom employees;11. 操作符# 常见的谓语操作符A<>B跟A!=B是⼀样的A<==>B是指任⼀为NULL，则结果为NULLA is null还有A is not nulla not betweenb and c, between是闭区间# LiKE和RELIKE谓语操作符A like B, A relike B前者是SQL，后者是JAVA的正则表达式A like B, ‘x%’表⽰A必须以字母x开头，‘%x’表⽰A必须以字母x结尾，‘%x%’表⽰A包含字母x，可以位于开头结尾或者字符串中间A relike B， .号表⽰任意字符，*表⽰重复左边的字符串零次到⽆数次，表达式（x|y）表⽰x或者y匹配例⼦:查找住址以Ave结尾的⼈select name, address from where employees where address like'Ave.';例⼦:查找地址以0开头的⼈select name, address from where employees where address like 'O%';# split操作符select split(row_key, '_')[0] as account_id12. group by...having句式# 如果想要对group by语句产⽣的分组进⾏条件过滤，可以⽤having例如：select year(ymd),avg(price_close) from stockswhere exchange ='NASDAQ'and symbol ='AAPL'group by year(ymd)having avg(price_close) >0.0;13. JOINHive连接有：inner join: 交集，就是join。

HiveSQLpercentile和percentile_approx函数计算千分数1. percentile函数：percentile函数是用于计算给定数据集的千分数（percentile）的一种方式。

该函数会对给定的数据集进行排序，然后根据指定的百分比返回相应的值。

语法如下：```percentile(column_name, percentage)```其中，column_name是要计算千分数的列名，而percentage是一个介于0到1之间的小数，表示要计算的千分数的百分比。

例如，假设我们有一个包含一组数据的表students，其中有一个列成绩（score），我们想要计算该数据集的90%分位数（百分之九十的千分数），可以使用以下查询：```SELECT percentile(score, 0.9) FROM students;```这将返回数据集中成绩列的90%分位数。

2. percentile_approx函数：percentile_approx函数是计算千分数的一种近似方法。

与percentile函数不同，该函数在计算分位数时使用了一种近似算法，使得计算速度更快。

语法如下：```percentile_approx(column_name, percentage, accuracy)```其中，column_name和percentage的含义与percentile函数相同。

而accuracy表示近似算法的准确度，是一个介于0到1之间的小数，数值越小表示近似越精确。

与上面相同的例子，我们可以使用以下查询来计算数据集的90%分位数：```SELECT percentile_approx(score, 0.9, 0.05) FROM students;```这里，我们使用了accuracy参数为0.05，表示相对较高的准确度。

需要注意的是，由于percentile_approx函数使用了一种近似算法，所以计算结果可能会与精确的百分位数存在一些差异。

hive sql 中overwrite用法
在Hive SQL中，`OVERWRITE`关键字用于指定在向表中写入数据时覆盖已经存在的表。

它指示Hive将新写入的数据直接替换掉原有的数据。

使用`OVERWRITE`的语法如下：
```sql
INSERT OVERWRITE TABLE table_name
SELECT ...
FROM ...
WHERE ...
GROUP BY ...
```
在这个语法中，`INSERT OVERWRITE`语句将根据给定的查询结果，将新的数据写入到`table_name`指定的表中。

如果
`table_name`已经存在数据，`OVERWRITE`关键字会覆盖原有的数据。

注意：在Hive中，使用`INSERT OVERWRITE`语句时需要谨慎操作，因为它会删除原有的数据并替换为新的数据。

因此，在使用`OVERWRITE`关键字进行写入操作之前应该先做好相应的备份工作，以防止数据的不可恢复丢失。