Hive中order by，sort by，distribute by，cluster by

   

        源博客地址：http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43306115

一：order by
order by会对输入做全局排序，因此只有一个Reducer(多个Reducer无法保证全局有序)，然而只有一个Reducer，会导致当输入规模较大时，消耗较长的计算时间。关于order by的详细介绍请参考这篇文章：Hive
Order by操作。

二：sort by
sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序，因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只会保证每个reducer的输出有序，并不保证全局有序。sort by不同于order by，它不受Hive.mapred.mode属性的影响，sort
by的数据只能保证在同一个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(通过set mapred.reduce.tasks=n来指定)，对输出的数据再执行归并排序，即可得到全部结果。

三：distribute by
distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列，对应reduce的个数进行分发，默认是采用hash算法。sort
by为每个reduce产生一个排序文件。在有些情况下，你需要控制某个特定行应该到哪个reducer，这通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by刚好可以做这件事。因此，distribute by经常和sort by配合使用。
注：Distribute by和sort by的使用场景
1.Map输出的文件大小不均。
2.Reduce输出文件大小不均。
3.小文件过多。
4.文件超大。

四：cluster by
cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是倒叙排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。

示例：
#sort by

[java] view
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hive (hive)> select * from user;  

OK  

id  name  

1   lavimer  

2   liaozhongmin  

3   liaozemin  

使用sort by按id降序排列：

[java] view
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hive (hive)> select * from user sort by id desc;  

//MapReduce...  

Execution completed successfully  

Mapred Local Task Succeeded . Convert the Join into MapJoin  

OK  

id  name  

3   liaozemin  

2   liaozhongmin  

1   lavimer  

Time taken: 3.828 seconds  

#distribute by

[java] view
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hive (hive)> select * from user;  

OK  

id  name  

1   lavimer  

2   liaozhongmin  

3   liaozemin  

100 hello  

200 hadoop  

#设置reduce的个数

[java] view
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hive (hive)> set mapred.reduce.tasks=2;  

hive (hive)> set mapred.reduce.tasks;    

mapred.reduce.tasks=2  

#使用带distribute by的数据从user表中导出数据

[java] view
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hive (hive)> insert overwrite local directory '/usr/local/src/user.txt' select * from user distribute by id;  

//MapReduce...  

Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 2  

注：从上述语句执行过程可以看到启动了两个Reducer。

#导出到本地的数据

[java] view
plain copy

[root@liaozhongmin5 src]# cd user.txt/  

[root@liaozhongmin5 user.txt]# ll  

总用量 8  

-rwxrwxrwx. 1 root root 36 1月  30 14:35 000000_0  

-rwxrwxrwx. 1 root root 22 1月  30 14:35 000001_0  

[root@liaozhongmin5 user.txt]# more 000000_0   

2<span style="white-space:pre">  </span>liaozhongmin  

100<span style="white-space:pre"> </span>hello  

200<span style="white-space:pre"> </span>hadoop  

[root@liaozhongmin5 user.txt]# more 000001_0   

1<span style="white-space:pre">  </span>lavimer  

3<span style="white-space:pre">  </span>liaozemin  

[root@liaozhongmin5 user.txt]#   

注：从上述结果中，我们可以看到数据被分发到了两个Reducer中处理。

#distribute by和sort by结合使用

[java] view
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hive (hive)> select * from temperature;  

OK  

year    tempra  

2008    30`C  

2008    35`C  

2008    32.5`C  

2008    31.5`C  

2008    31`C  

2015    41`C  

2015    39`C  

2015    36`C  

2015    33`C  

2015    35`C  

2015    37`C  

#根据年份和气温对气象数据进行排序，以确保所具有相同年份的行最终都在一个reduce分区中。

[java] view
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hive (hive)> select * from temperature distribute by year sort by year asc,tempra desc;  

//MapReduce...  

Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 2  

//MapReduce...  

OK  

year    tempra  

2008    35`C  

2008    32.5`C  

2008    31`C  

2008    31.5`C  

2008    30`C  

2015    41`C  

2015    39`C  

2015    37`C  

2015    36`C  

2015    35`C  

2015    33`C  

Time taken: 17.358 seconds