Scala 为什么spark中使用hiveContex的分位数计算非常慢？

我使用10 GB csv文件和色调创建了配置单元表。然后尝试运行SQL查询。在处理数据时，它的通话时间超过2小时。有人能告诉我这是否是火花问题吗？？或者我做错了什么。
我尝试了所有可能的组合，比如更改执行器数量、内核和执行器内存

--driver-memory 10g\ --num-executors 10\ --executor-memory 10g\ --executor-cores 10\

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嗯，这不是火花问题。由于需要排序和相关的洗牌，在分布式环境中计算精确分位数是一个昂贵的过程。由于您在不同的列上计算百分位数，因此此过程会重复多次，如果变量之间没有强相关性，则成本可能会特别高。通常，除非必要，否则您应该计算精确的百分位数

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Spark 2.0.0实现了分位数近似的可调方法，如果您使用的是早期版本，则可以通过简单的采样获得类似的结果。请参见

好吧，这不是火花问题。由于需要排序和相关的洗牌，在分布式环境中计算精确分位数是一个昂贵的过程。由于您在不同的列上计算百分位数，因此此过程会重复多次，如果变量之间没有强相关性，则成本可能会特别高。通常，除非必要，否则您应该计算精确的百分位数

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Spark 2.0.0实现了分位数近似的可调方法，如果您使用的是早期版本，则可以通过简单的采样获得类似的结果。请参见

这帮助我找出了问题和解决方法。非常感谢@Zero323这帮助我找出了问题和解决方法。非常感谢@zero323 My SQL query: select percentile_approx(x1, array(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9)) as x1_quantiles, percentile_approx(x2, array(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9)) as x2_quantiles, percentile_approx(x3, array(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9)) as x3_quantiles from mytest.test1

    val query= args(0)

    val sparkConf= new SparkConf().setAppName("Spark Hive")

    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
    sqlContext.cacheTable(" mytest.test1")
    val start = System.currentTimeMillis()

    val testload=sqlContext.sql(query)

    testload.show()
    val end = System.currentTimeMillis()
    println("Time took " + (end-start) + " ms")