1 Order by
Hive中的Order by语句和其他的SQL中定义的一样，其会对查询结果集执行一个全局排序，即会有一个所有的数据都通过一个reducer进行处理的过程。对于大数据集，这个过程可能会消耗太多的时间来执行。
2 Sort by
对于使用Order by进行全局排序的操作，Hive增加了一个可供选择的方式，就是Sort by，其只会在每个reducer中对数据进行排序，即执行一个局部排序的过程，这可以保证在每个reducer的输出数据都是有序的（但并非全局排序），这样可以提高后面进行的全局排序的效率。
3 Distribute by
Distribute by控制map的输出在reducer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，这也就意味着当使用Sort by时，不同的reducer的输出内容会有明显的重叠，至少对于排列顺序而言是这样的，即使每个reducer的输出的数据都是有序的。
4 Cluster by
是Distribute by和Sort by 的结合。