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

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 plain copy

1. hive (hive)> select * from user;
2. OK
3. id  name
4. 1   lavimer
5. 2   liaozhongmin
6. 3   liaozemin

使用sort by按id降序排列：

[java] view plain copy

1. hive (hive)> select * from user sort by id desc;
2. //MapReduce...
3. Execution completed successfully
4. Mapred Local Task Succeeded . Convert the Join into MapJoin
5. OK
6. id  name
7. 3   liaozemin
8. 2   liaozhongmin
9. 1   lavimer
10. Time taken: 3.828 seconds

#distribute by

[java] view plain copy

1. hive (hive)> select * from user;
2. OK
3. id  name
4. 1   lavimer
5. 2   liaozhongmin
6. 3   liaozemin
7. 100 hello
8. 200 hadoop

#设置reduce的个数

[java] view plain copy

1. hive (hive)> set mapred.reduce.tasks=2;
2. hive (hive)> set mapred.reduce.tasks;
3. mapred.reduce.tasks=2

#使用带distribute by的数据从user表中导出数据

[java] view plain copy

1. hive (hive)> insert overwrite local directory ‘/usr/local/src/user.txt‘ select * from user distribute by id;
2. //MapReduce...
3. 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

1. [root@liaozhongmin5 src]# cd user.txt/
2. [root@liaozhongmin5 user.txt]# ll
3. 总用量 8
4. -rwxrwxrwx. 1 root root 36 1月  30 14:35 000000_0
5. -rwxrwxrwx. 1 root root 22 1月  30 14:35 000001_0
6. [root@liaozhongmin5 user.txt]# more 000000_0
7. 2<span style="white-space:pre">  </span>liaozhongmin
8. 100<span style="white-space:pre"> </span>hello
9. 200<span style="white-space:pre"> </span>hadoop
10. [root@liaozhongmin5 user.txt]# more 000001_0
11. 1<span style="white-space:pre">  </span>lavimer
12. 3<span style="white-space:pre">  </span>liaozemin
13. [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 plain copy

1. hive (hive)> select * from temperature;
2. OK
3. year    tempra
4. 2008    30`C
5. 2008    35`C
6. 2008    32.5`C
7. 2008    31.5`C
8. 2008    31`C
9. 2015    41`C
10. 2015    39`C
11. 2015    36`C
12. 2015    33`C
13. 2015    35`C
14. 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 plain copy

1. hive (hive)> select * from temperature distribute by year sort by year asc,tempra desc;
2. //MapReduce...
3. Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 2
4. //MapReduce...
5. OK
6. year    tempra
7. 2008    35`C
8. 2008    32.5`C
9. 2008    31`C
10. 2008    31.5`C
11. 2008    30`C
12. 2015    41`C
13. 2015    39`C
14. 2015    37`C
15. 2015    36`C
16. 2015    35`C
17. 2015    33`C
18. Time taken: 17.358 seconds