hive的sortby和orderby的差异 hive的order by和sort by

order by
order by 会对数据进行全局排序,和oracle和mysql等数据库中的order by 效果一样，它只在一个reduce中进行所以数据量特别大的时候效率非常低。

而且当设置 ：set hive.mapred.mode=strict的时候不指定limit，执行select会报错，如下：

LIMIT must also be specified。

 
sort by
sort by 是单独在各自的reduce中进行排序，所以并不能保证全局有序，一般和distribute by 一起执行，而且distribute by 要写在sort by前面。

如果mapred.reduce.tasks=1和order by效果一样，如果大于1会分成几个文件输出每个文件会按照指定的字段排序，而不保证全局有序。

sort by 不受 hive.mapred.mode 是否为strict ,nostrict 的影响。

 

distribute by
DISTRIBUTE BY 控制map 中的输出在 reducer 中是如何进行划分的。使用DISTRIBUTE BY 可以保证相同KEY的记录被划分到一个Reduce 中。

 

cluster by
distribute by 和 sort by 合用就相当于cluster by，但是cluster by 不能指定排序为asc或 desc 的规则，只能是升序排列。

1、order by

hive中的order by 会对查询结果集执行一个全局排序，这也就是说所有的数据都通过一个reduce进行处理的过程，对于大数据集，这个过程将消耗很大的时间来执行。

 

 

2、sort by

hive的sort by 也就是执行一个局部排序过程。这可以保证每个reduce的输出数据都是有序的(但并非全局有效)。这样就可以提高后面进行的全局排序的效率了。对于这两种情况，语法区别仅仅是，一个关键字是order，另一个关键字是sort。用户可以指定任意期望进行排序的字段，并可以在字段后面加上asc关键字(默认)表示升序，desc关键字是降序排序。

在使用sort by之前，需要先设置Reduce的数量>1，才会做局部排序，如果Reduce数量是1，作用与order by一样，全局排序。

 

 

3、distribute by

distribute by 控制 map的输出在reduer中是如何划分的，mapreduce job 中传输的所有数据都是按照键-值对的方式进行组织的，因此hive在将用户的查询语句转换成mapreduce job时，其必须在内部使用这个功能。默认情况下，MapReduce计算框架会依据map输入的键计算相应的哈希值，然后按照得到的哈希值将键-值对均匀分发到多个reducer中去，不过不幸的是，这也是意味着当我们使用sort by 时，不同reducer的输出内容会有明显的重叠，至少对于排序顺序而已只这样，即使每个reducer的输出的数据都有序的。如果我们想让同一年的数据一起处理，那么就可以使用distribute by 来保证具有相同年份(即相同KEY)的数据分发到同一个reducer中进行处理，然后使用sort by 来安装我们的期望对数据进行排序:

 

 

4、cluster by

cluster by 除了distribute by 的功能外，还会对该字段进行排序，所以cluster by = distribute by +sort by 。

eg：select * from table cluster by year;

等价于：select * from table distribute by year sort by year;