Spark中approx_percentile与percentile_approx有何区别？

Question

在使用 Apache Spark 进行大数据统计分析时，`approx_percentile` 和 `percentile_approx` 是两个常被混淆的函数。它们都用于计算近似百分位数，但使用方式和适用场景有所不同。`approx_percentile` 是 Spark 3.1 引入的 DataFrame API 方法，适用于列式操作，使用更简洁；而 `percentile_approx` 是 Spark SQL 中的聚合函数，通常用于 SQL 查询，支持更灵活的表达式。本文将深入解析这两个函数的区别，包括语法、性能、精度控制及使用场景，帮助开发者在实际应用中正确选择。

Answer 1

一、引言：近似百分位数在大数据分析中的重要性

在大数据分析中，计算百分位数（如中位数、四分位数等）是常见的统计需求。由于数据量庞大，精确计算代价高昂，Spark 提供了两种用于近似百分位数的函数：`approx_percentile` 和 `percentile_approx`。它们虽然功能相似，但在使用方式、语法结构和适用场景上存在明显差异。

二、函数概述与基本区别

• approx_percentile 是 Spark 3.1 引入的 DataFrame API 方法，适用于 DataFrame 的列式操作，语法简洁直观。
• percentile_approx 是 Spark SQL 中的聚合函数，通常用于 SQL 查询，支持更灵活的表达式，如多列、条件表达式等。

三、语法对比与使用方式

以下是两个函数的基本语法对比：

函数名称	语法结构	适用场景
approx_percentile	DataFrame.approxQuantile("column", [0.25, 0.5, 0.75], 0.01)	适用于 DataFrame 的列式统计，操作简洁。
percentile_approx	SELECT percentile_approx(column, array(0.25, 0.5, 0.75), 0.01) FROM table	适用于 SQL 查询，支持复杂表达式和多列。

四、精度控制与性能分析

两者都允许设置近似误差（relative error），默认为 0.01。误差值越小，计算结果越精确，但计算开销也越大。

性能方面：

• `approx_percentile` 在 DataFrame 操作中执行效率更高，适合结构化数据处理。
• `percentile_approx` 在 SQL 查询中更灵活，但执行路径可能稍复杂，影响性能。

五、使用场景与最佳实践

根据使用场景选择合适的函数：

1. 使用 DataFrame API 进行批处理分析时，优先选择 approx_percentile。
2. 在 Spark SQL 查询中，尤其是需要结合多列或复杂表达式时，选择 percentile_approx。
3. 对于交互式查询或报表系统，SQL 函数更易集成。
4. 对于数据管道开发，DataFrame API 更适合链式调用。

六、示例代码与实际应用

以下是一个使用 `approx_percentile` 的 DataFrame 示例：

        from pyspark.sql import SparkSession

        spark = SparkSession.builder.appName("PercentileExample").getOrCreate()
        df = spark.createDataFrame([(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40), (5, 50)], ["id", "value"])
        result = df.approxQuantile("value", [0.25, 0.5, 0.75], 0.01)
        print(result)  # 输出近似百分位数
    

以下是使用 `percentile_approx` 的 SQL 示例：

        df.createOrReplaceTempView("data")
        spark.sql("SELECT percentile_approx(value, array(0.25, 0.5, 0.75), 0.01) as percentiles FROM data").show()
    

七、性能测试与误差分析流程图

以下是一个用于比较两个函数性能与误差的流程图：

        graph TD
            A[生成测试数据集] --> B{选择函数}
            B -->|approx_percentile| C[DataFrame API 调用]
            B -->|percentile_approx| D[SQL 查询调用]
            C --> E[记录执行时间]
            D --> E
            C --> F[记录误差值]
            D --> F
            E --> G[输出性能对比]
            F --> H[输出误差对比]