hive四种排序方式的区别

Hive支持四种排序方式：SORT BY、ORDER BY、DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY。它们之间的区别如下：

1. SORT BY：只对数据进行排序，不进行分区。它仅仅是将所有数据按照指定列进行排序，不保证数据的分区和分布，并且不保证在每个reducer上的数据是有序的。

2. ORDER BY：对数据进行排序，同时按照指定列进行分区。它可以保证数据在每个reducer上是有序的，但是由于数据的分布可能不均匀，所以无法保证每个reducer上的数据量是相等的。

3. DISTRIBUTE BY：仅仅是对数据进行分区，并不进行排序。它按照指定的列进行分区，但是不保证数据是有序的。

4. CLUSTER BY：对数据进行排序并按照指定列进行分区。它可以保证数据在每个reducer上是有序的，并且每个reducer上的数据量是相等的。它是最常用的排序方式，在Hive中也是默认的排序方式。

相关问题

hive 的排序方式对比

在 Hive 中，常见的排序方式有以下三种：

1. MapReduce 排序：使用 MapReduce 框架的默认排序方式，即按照 key 进行排序。该方式需要将数据进行全局排序，因此适用于需要对数据进行全局排序的场景。

2. Bucket 排序：将表按照指定的 key 进行分桶，然后在每个分桶内部进行排序。该方式可以减少数据的移动和排序操作，因此适用于数据量较大的场景。

3. Sort By 排序：在查询语句中使用 SORT BY 子句指定需要排序的字段，Hive 会在 Map 端对数据进行局部排序，然后在 Reduce 端对数据进行全局排序。该方式适用于需要对部分数据进行排序的场景，但可能会导致 Reduce 端的数据倾斜问题。

总的来说，Bucket 排序适用于数据量较大的场景，MapReduce 排序适用于需要对数据进行全局排序的场景，Sort By 排序适用于需要对部分数据进行排序的场景。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据规模选择合适的排序方式。

hive中用mapreduce排序

在Hive中使用MapReduce排序有两种方式：

1. 使用Hive内置的ORDER BY关键字进行排序。这种方式实际上是将排序任务交给MapReduce框架进行处理。例如：

SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name;

2. 使用Hive的DISTRIBUTE BY和SORT BY关键字进行排序。这种方式是通过指定分区和排序字段来自定义MapReduce任务，以实现更细粒度的控制。例如：

SELECT * FROM table_name DISTRIBUTE BY column_name SORT BY column_name;

这种方式可以通过设置mapreduce.job.reduces参数来指定Reduce任务的数量，以实现更快的排序速度。需要注意的是，这种方式只能用于分区表，因为需要对数据进行分区才能进行排序。