这里写目录标题
- 1、order by
- 2、sort by
- 3、 distribute by
- 4、 cluster by
- 5、总结
1、order by
order by 顾名思义就是全局排序，在hive中无论设置几个job，最后的输出结果一定是一个job。
字段说明：
empno : 员工ID
ename: 员工名字
ejob: 职位
mgr: 领导ID
hiredate: 聘用日期
sal: 工资
comm: 奖金
deptno:部门ID
统一设置好分区数量3
需求：按照员工的工资(sal)升序排序
然后我们保存到本地来查看排序后的结果，注意我们是想要看order by 有几个分区。
从最后的输出结果来看输出结果为一个分区，并且员工的信息按照工资的升序排序。
2、sort by
sort by 可以叫局部排序，好听点叫区排序。所谓区排序，就是根据某一个分区进行排序。
例如： 根据员工工资查看员工信息。
从上面的结果来看，sortby对将表分成了3个部分（分区），每个部分（分区）内工资都是升序排序。因此sort by是有几个分区就输出几个分区，并常用来作为局部排序。
3、 distribute by
distribute by并不是分区排序，它仅仅是用来分区，当然它仍然依赖设置的job的数量，并不会凭空多产生一个分区。注意事项：当为了实现分区排序的时候，distribute by要在sort by的前面
例如：根据部门的ID进行分区
可以看到，每个部门在一个分区内，但是这里需要注意的是，我的初始数据只有10,20,30这三个部门
为了继续探究hive如何进行分区的，我们插入一条新数据进入emp表中。
然后再次根据部门ID进行分区。
分区的数量依然是设置的个数，但是我们发现新插入的部门被划分到了第一个分区（0），这是为什么呢？
原因在于hive的distribute by用来控制map输出结果的分发，即map端如何拆分数据给reduce端。 会根据distribute by 后边定义的列，根据reduce的个数进行数据分发，默认是采用hash算法求解分区。也就是说对求解的hash值取模。我们只需知道，设置几个job分区，分区后就仍然会产生相同的分区即可。
注意，这里我插入了一条新的数据，但是我现在想删除，我只想进行这个3个部门的员工信息筛选，根据已有知识，我使用了
insert overwrite table emp select * from emp where deptnp!=0;进行删除，因为目前没有找到直接删除某一行的方法，因此删除数据起始也就是筛选数据，上面的hive语句就是说插入select的结果覆盖掉原表。
完整的分区排序：
按照部分对每个员工的ID进行排序（默认降序）
根据结果显示，每个分区就都有相同的部门ID，并且员工的ID降序排列。
4、 cluster by
cluster by其实很好理解，就是说根据同一列先分区再排序。本质上是distribute by + sort by 的结合，但是没有分区排序那么灵活，单单从查询上面来看。
注意：cluster by(簇排序)排序只能是升序，不能指定排序的规则为ASC和DESC。
例如：
select * from emp cluster by deptno;等价于
select * from emp distribute by deptno sort by deptno;
5、总结
学完hive的排序算法，单单从语法上讲，着重需要灵活运用distribute by + sort by，因为可以实现许多的功能，而order by 作为全局排序依然有很大的作用，只有cluter by 看起来比较鸡肋。还有一点是hive作为大数据仓库，其job的设置与我们的排序结果紧密联系，要清楚的知道order by的结果与分区数量无关，而sort by + cluster by + distribute by 都与我们的job相关。
