为了方便，总结如下：
hive
percentile函数和percentile_approx函数，其使用方式为percentile(col, p)、percentile_approx(col, p)，p∈(0,1)
其中percentile要求输入的字段必须是int类型的，而percentile_approx则是数值类似型的都可以
其实percentile_approx还有一个参数B：percentile_approx(col, p，B)，参数B控制内存消耗的近似精度，B越大，结果的准确度越高。默认为10,000。当col字段中的distinct值的个数小于B时，结果为准确的百分位数。
如果我要求多个分位数怎么办呢？，可以把p换为array(p1,p2,p3…
)，即
percentile_approx(col,array(0.05,0.5,0.95),9999)
如果不放心的话，就给col再加个转换：
percentile_approx(cast(col as double),array(0.05,0.5,0.95),9999)
其输出结果长这样：
[0.0,4001.0,4061.0]
没法直接用啊！再加个转换：
explode(percentile_approx(cast(col as double),array(0.05,0.5,0.95),9999))as percentile输出结果就长这样了：
percentile
0
4001
4061例如：
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select apply_date,
avg(period) as mena,
percentile(period,0.25) as p25,
percentile(period,0.5) as p50,
percentile(period,0.75) as p75
from vdm_fin.cc_loan_object
group by apply_date;
R
mean()
apply( mat, 1, mean) ##apply可以对于矩阵做统计。1代表列，2代表行
median()
quantile( ,probs=seq(0,1,0.25)) ##分位数
sas
proc univariate data=cc_rate;
var rate;
by apply_date;
output out=cc_rate_percent pctlpts=0.25,0.5,0.95 pctlpre=p25 p50 p75;
run;