Hive中位数的调优并不是一个直接的过程，因为Hive本身并没有内置计算中位数的函数。但是，可以通过一些间接的方法来计算中位数，并对相关的Hive查询进行优化。
计算中位数的常用方法
- 使用percentile函数：Hive中的
percentile函数可以用来计算分位数，当p参数设置为0.5时，即可计算中位数。
- 使用窗口函数和LIMIT子句：通过组合使用窗口函数和LIMIT子句，也可以模拟中位数的计算。首先对数据进行排序，然后根据数据总量是奇数还是偶数来选择中间值或中间两个数的平均值。
Hive性能调优的一般方法
- 数据分区：通过合理的分区可以减少查询时需要扫描的数据量，提高查询性能。
- 数据压缩：使用压缩算法可以减少存储空间的占用以及数据传输的开销，提高查询性能。
- 数据列剪裁：只选择需要的列进行查询，可以减少查询时需要扫描的数据量，提高查询性能。
- 数据桶分桶：将数据按照某个列分成多个桶，可以减少数据倾斜，提高查询性能。
- 使用索引：在Hive中可以创建索引来加快查询速度，特别是在查询大表时会有很大的性能提升。
- 数据统计：通过收集数据的统计信息，Hive可以更好地优化查询计划，提高查询性能。
- 调整配置参数：根据实际情况调整Hive的配置参数，比如调整内存大小、并发查询数等，以提高查询性能。
注意事项
- 在进行Hive大数据分析时，要特别注意数据倾斜问题，因为MapReduce在Map阶段的预聚合操作可以使数据倾斜不成问题。
- 对于小文件进行合并是提高调度效率的有效方法，可以设置合理的文件数，对任务的整体调度效率产生积极影响。
通过上述方法，可以在一定程度上优化Hive查询中涉及到中位数计算的性能问题。需要注意的是，具体的优化策略还需要根据实际的数据集特性和业务需求来定制。