hive中order by 与sort by

### 回答1：
Hive中的order by和sort by都是用于对查询结果进行排序的语句，但它们的实现方式和使用场景略有不同。

order by是在查询结果生成后，对整个结果集进行排序，可以使用多个字段进行排序，但是会将整个结果集加载到内存中进行排序，因此在处理大数据量时可能会出现性能问题。

sort by是在map阶段对数据进行局部排序，然后在reduce阶段进行合并，因此可以处理大数据量的排序，但是只能使用一个字段进行排序。

因此，当需要对整个结果集进行排序时，应该使用order by；当需要处理大数据量时，应该使用sort by。

### 回答2：
Hive中，Order by和Sort by都是用来排序的语句，但它们有一些不同之处。

Order by是一个全局排序，它在所有数据被收集后进行排序。这意味着它需要对整个数据集进行一次排序，因此非常消耗性能和时间。在使用Order by时，会将数据全部放入内存缓存中进行排序，如果数据量过大，会导致内存不足而出现错误。

Sort by是在每个Reducer操作之前发生的本地排序。这意味着Sort by只会对单个Reducer内的数据进行排序，而不需要对整个数据集进行排序。在使用Sort by时，不同的Reducer会对数据进行排序，每个Reducer生成有序的数据，最终将它们合并到一起，从而形成整个数据集的有序结果。

相比之下，Sort by的性能比Order by要好得多。因此，当需要对大量数据进行排序时，我们通常建议使用Sort by而不是Order by。但是，需要注意的是，Sort by只能在处理器上进行排序，不像Order by是在集群上进行全局排序。因此，当需要对整个数据集进行排序而不仅仅是数据分区时，应该使用Order by。

总的来说，Order by和Sort by在Hive中都是用来排序的语句，它们的区别在于排序的颗粒度和性能。在实际应用中，我们需要根据具体的情况，选择合适的排序方式，以便实现最佳的性能表现。

### 回答3：
Hive中的order by和sort by都是用来对查询结果进行排序的操作，但它们有一些细微的差别。

首先，order by是在所有的reduce task之后进行的全局排序，它可以对查询结果进行任意的排序操作，并且可以指定多个排序键，并且还可以指定排序顺序，包括升序和降序。但是，由于order by是在所有的reduce task之后进行的全局排序，因此需要将所有的查询结果加载到内存中进行排序，所以在处理大数据量时可能会出现内存溢出的问题。

而sort by只是在各个map task中进行的局部排序，它只能指定一个排序键，并且只能按照升序排序，但是它的排序是在map task结束后立即进行的，因此可以减少大量数据在内存中的等待时间。因此，当处理大数据量的时候，sort by更加适用。

此外，另一个不同之处在于，order by可以用于分区表和非分区表，而sort by只能用于非分区表。

综上所述，当处理小量数据时，order by和sort by的效率差别不大，但处理大量数据时，sort by的效率要比order by高。在使用时，需要根据具体情况来选择合适的操作。