hive中order by,sort by, distribute by, cluster by的用法

1、order by 

     hive中的order by 和传统sql中的order by 一样，对数据做全局排序，加上排序，会新启动一个job进行排序，会把所有数据放到同一个reduce中进行处理，不管数据多少，不管文件多少，都启用一个reduce进行处理。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。

  如：原始数据为

 id money name  

2 15 d

2 13 b

4 13 g

1 14 c

1 12 a

3 11 h

3 14 f

select id,sum(money) from t group by id 这条语句只用一个job就ok，

select id,sum(money) from t group by id order by id 如果加上order by 就会多一个job进行排序操作。

2、sort by 

sort  by 是局部排序，会在每个reduce端做排序，每个reduce端是排序的，也就是每个reduce出来的数据是有序的，但是全部不一定有序，除非一个reduce，一般情况下可以先进行局部排序完成后，再进行全局排序，会提高不少效率。

select id,sum(money) from t group by id sort by id;  这条语句也不会增加job，它在reduce端直接进行排序。

3、distribute by

    distribute by 是控制map端在reduce上是如何区分的，distribute by  会把指定的值发到同一个reduce中，比如 用上面数据distribute by id 它就会把id相同的值放到一个reduce中执行，不是一个值一个reduce，而是相同的值进入到一个reduce，例如用上面数据可以进入到2个reduce，一般情况下可以sort by 结合使用，先进行分组reduce，再进行排序。

如：select id,money,name from t distribute by id sort by id 

4、cluster  by

    这个其实就是distribute by 和sort by 结合使用的结果。

   如：select id,money,name from t cluster by id;  

   这条语句其实和select id,money,name from t distribute by id sort by id  这条语句的结果是一样的