Hive基于Hadoop的数据仓库工具，提供了分区和分桶等功能来优化查询性能，但它本身并不是为复杂计算设计的。在处理复杂计算时，可能需要考虑使用其他更适合大数据处理和分析的工具，如Spark等。然而，Hive通过其SQL接口和函数，如percentile()和percentile_approx()，可以处理一些分位数计算的需求。
Hive提供了percentile()和percentile_approx()两个函数来计算分位数。percentile()函数要求输入的字段必须是int类型，而percentile_approx()函数则适用于数值类型，并且提供了一个参数B来控制内存消耗的近似精度。
尽管Hive可以处理一定的分位数计算，但对于非常复杂的计算，如涉及大数据量、高维度数据或需要实时响应的情况，Hive可能不是最佳选择。在处理复杂计算时，可能需要考虑使用更专业的计算框架，如Apache Spark，它提供了更强大的数据处理能力和更丰富的统计分析工具。
综上所述，Hive在特定场景下可以处理分位数计算，但对于复杂计算，可能需要考虑使用其他大数据处理工具。