Hive中的分位数计算可以通过使用Tez或Spark作为执行引擎来提高计算效率。以下是两种方法的简要说明：
Tez是一个基于Hadoop的数据处理框架，它提供了比MapReduce更快的性能。要在Hive中使用Tez，你需要执行以下步骤：
a. 在Hive中启用Tez：
SET hive.execution.engine=tez;
b. 创建一个Tez集群，配置相关的资源参数，如内存、CPU和磁盘空间等。
c. 优化Tez作业的执行计划，例如，通过设置合适的输入输出路径、压缩格式和排序策略等。
Spark是一个更高级的大数据处理框架，它提供了比MapReduce更快的性能。要在Hive中使用Spark，你需要执行以下步骤：
a. 在Hive中启用Spark：
SET hive.execution.engine=spark;
b. 创建一个Spark集群，配置相关的资源参数，如内存、CPU和磁盘空间等。
c. 优化Spark作业的执行计划，例如，通过设置合适的输入输出路径、压缩格式和排序策略等。
a. 对于大数据集，可以考虑使用分区表来减少查询时需要扫描的数据量。
b. 使用布隆过滤器来加速数据过滤操作。
c. 对于非常大的列，可以考虑将其拆分为多个较小的列，以提高查询性能。
d. 对于重复的计算，可以考虑使用缓存来存储结果，以减少计算时间。