1. order by

    Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的，会对查询的结果做一次全局排序，所以说，只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处

 

理（不管有多少map，也不管文件有多少的block只会启动一个reducer）。但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行。

 

    这里跟传统的sql还有一点区别：如果指定了hive.mapred.mode=strict（默认值是nonstrict）,这时就必须指定limit来限制输出条数，原因是：所有的数据都会在同一个reducer端进

 

行，数据量大的情况下可能不能出结果，那么在这样的严格模式下，必须指定输出的条数。即：

 

如果 set hive.mapred.mode=strict; 那么hive要求这样的语句必须有limit 语句限制，

 

如果 set hive.mapred.mode=nonstrict; 那么hive没有limit限制；

 

所以对于大规模的数据集它的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此时可以换成Hive的非标准扩展sort by。

2. sort by

    Hive中指定了sort by，那么在每个reducer端都会做排序，也就是说保证了局部有序（每个reducer出来的数据是有序的，但是不能保证所有的数据是有序的，除非只有一个

reducer），好处是：执行了局部排序之后可以为接下去的全局排序提高不少的效率（其实就是做一次归并排序就可以做到全局排序了）。

   既然只保证每个reducer的输出是局部有序的，那么不同的reducer的输出就可能会有重叠的；

   Sort by为每个reducer产生一个排序文件。在有些情况下，你需要控制某个特定行应该到哪个reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。Hive的distribute by 子句可以做这件事。

3. distribute by和sort by一起使用

    ditribute by是控制map的输出在reducer是如何划分的，举个例子，我们有一张表，mid是指这个store所属的商户，money是这个商户的盈利，name是这个store的名字

执行hive语句：select mid, money, name from store distribute by mid sort by mid asc, money asc；

我们所有的mid相同的数据会被送到同一个reducer去处理，这就是因为指定了distribute by mid，这样的话就可以统计出每个商户中各个商店盈利的排序了（这个肯定是全局有序的,

因为相同的商户会放到同一个reducer去处理）。这里需要注意的是distribute by必须要写在sort by之前。

4. cluster by

    cluster by的功能就是distribute by和sort by相结合，如下2个语句是等价的：

select mid, money, name from store cluster by mid;

等价

select mid, money, name from store distribute by mid sort by mid;

注意被cluster by指定的列只能是降序，不能指定asc和desc。