这篇文章主要介绍了Hive中Order by, Sort by ,Dristribute by,Cluster By有什么用，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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Hive 中 Order by, Sort by ,Dristribute by,Cluster By 的作用和用法

1. order by

set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值)

set hive.mapred.mode=strict;

 order by 和数据库中的Order by 功能一致，按照某一项 & 几项 排序输出。

 与数据库中 order by 的区别在于在hive.mapred.mode = strict 模式下 必须指定 limit 否则执行会报错。

 hive> select * from test order by id;     

FAILED: Error in semantic analysis: 1:28 In strict mode, if ORDER BY is specified, LIMIT must also be specified. Error encountered near token 'id'

 原因： 在order by 状态下所有数据会到一台服务器进行reduce操作也即只有一个reduce，如果在数据量大的情况下会出现无法输出结果的情况，如果进行 limit n ，那只有  n * map number 条记录而已。只有一个reduce也可以处理过来。

2. sort by

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

 sort by 的数据只能保证在同一reduce中的数据可以按指定字段排序。

 使用sort by 你可以指定执行的reduce 个数 （set mapred.reduce.tasks=） 这样可以输出更多的数据。

对输出的数据再执行归并排序，即可以得到全部结果。

注意：可以用limit子句大大减少数据量。使用limit n后，传输到reduce端（单机）的数据记录数就减少到n* （map个数）。否则由于数据过大可能出不了结果。

 http://www.alidata.org/archives/622

3. distribute by

 按照指定的字段对数据进行划分到不同的输出reduce  / 文件中。

 insert overwrite local directory '/home/hadoop/out' select * from test order by name distribute by length(name);  

 此方法会根据name的长度划分到不同的reduce中，最终输出到不同的文件中。 

 length 是内建函数，也可以指定其他的函数或这使用自定义函数。

4. DISTRIBUTE BY with SORT BY
DISTRIBUTE BY能够控制map的输出在reduce中如何划分。其可以按照指定的字段对数据进行划分到不同的输出reduce/文件中。
DISTRIBUTE BY和GROUP BY有点类似，DISTRIBUTE BY控制reduce如何处理数据，而SORT BY控制reduce中的数据如何排序。
注意：hive要求DISTRIBUTE BY语句出现在SORT BY语句之前。 

5. Cluster By

 cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。 

 默认倒序排序，但DISTRIBUTE BY的字段和SORT BY的字段必须相同，且不能指定排序规则。 asc  或者 desc。

总结：

ORDER BY是全局排序，但在数据量大的情况下，花费时间会很长
SORT BY是将reduce的单个输出进行排序，不能保证全局有序
DISTRIBUTE BY可以按指定字段将数据划分到不同的reduce中
当DISTRIBUTE BY的字段和SORT BY的字段相同时，可以用CLUSTER BY来代替 DISTRIBUTE BY with SORT BY。

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