Spark -如何计算Spark 1.6数据帧中的百分位数？

在Spark 1.6中，要计算数据帧中的百分位数，可以使用approxQuantile函数。该函数可以在数据帧中近似计算指定百分位数的值。

以下是使用approxQuantile函数计算Spark 1.6数据帧中百分位数的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import org.apache.spark.sql.functions._

1. 使用approxQuantile函数计算百分位数。该函数的参数包括数据帧列名、百分位数数组和相对误差。

val percentiles = Array(0.25, 0.5, 0.75) // 要计算的百分位数数组
val relativeError = 0.01 // 相对误差
val result = df.stat.approxQuantile("columnName", percentiles, relativeError)

其中，df是数据帧对象，"columnName"是要计算百分位数的列名。

1. 打印计算结果：

println("25th percentile: " + result(0))
println("50th percentile: " + result(1))
println("75th percentile: " + result(2))

以上代码将打印出计算得到的百分位数的值。

需要注意的是，approxQuantile函数是一种近似计算方法，可以在大型数据集上高效地计算百分位数。但是，由于是近似计算，所以结果可能会有一定的误差。

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