Hive 排序

Order By：对查询结果集执行一个全局排序，一个Reducer。ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾。对于大数据集，order by过程会消耗很大的时间。

sort by：在每个reduce中对数据进行排序，也就是执行一个局部排序过程。这可以保证每个reduce输出的数据都是有序的(但并非全局有效)。这样就可以提高后面进行的全局排序的效率了。
Sort By：每个Reducer内部进行排序，对全局结果集来说不排序。

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，这也是意味着当我们使用sort by 时，不同reducer的输出内容会有明显的重叠，即使每个reducer输出的数据都有序的。

Distribute By：进行分区，类似MapReduce中partition，结合sort by使用（DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前）。

示例1：将三个部门的数据，写到三个不同的文件中。第一个文件中按照sal进行排序。
对于distribute by进行测试，一定要分配多reduce进行处理，否则无法看到distribute by的效果。

结果：

示例2：按照deptno分区，在每个区中按deptno降序排序

如果distribute by 语句和sort by语句涉及到列的完全相同，而且采用的是升序的方式，那么就可以用到cluster by 。

当distribute by和sort by字段相同时，可以使用cluster by方式。
即按单词分区，又按单词排序。
cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则。

示例1：按deptno分区，也按deptno排序

结果：

示例2：

hive 排序