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;