如何使用SparkSQL过滤百分位数的输入值？

SparkSQL是Apache Spark中的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以对数据进行查询、过滤、聚合等操作。

要使用SparkSQL过滤百分位数的输入值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：
2. 导入必要的库和模块：
3. 创建SparkSession对象：
4. 创建SparkSession对象：
5. 加载数据并创建DataFrame：
6. 加载数据并创建DataFrame：
7. 将输入值转换为数值类型：
8. 将输入值转换为数值类型：
9. 计算百分位数：
10. 计算百分位数：
11. 过滤输入值：
12. 过滤输入值：
13. 显示过滤后的结果：
14. 显示过滤后的结果：

在上述代码中，我们首先导入了必要的库和模块，然后创建了一个SparkSession对象。接下来，我们加载数据并创建了一个DataFrame。然后，我们将输入值转换为数值类型，使用approxQuantile函数计算了百分位数，并将其存储在percentiles数组中。最后，我们使用filter函数过滤了输入值，只保留了在百分位数范围内的值，并显示了过滤后的结果。

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