hive 的排序方式对比
时间: 2023-08-02 10:32:18 浏览: 48
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。
相关问题
hive 自定义排序
在Hive中,可以使用ORDER BY子句对查询结果进行排序。默认情况下,排序是按照升序进行的,但是也可以使用DESC关键字进行降序排序。此外,Hive还支持自定义排序,可以通过实现自定义比较器来实现。自定义比较器需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.ExprNodeEvaluator类,并实现compare方法。在Hive中,可以使用SORT BY子句进行局部排序,使用CLUSTER BY子句进行分桶排序。同时,Hive还支持多个列排序,可以在ORDER BY子句中指定多个列,并为每个列指定升序或降序。
hive窗口函数如何比较大小
在 Hive 中,可以使用窗口函数和比较函数来进行大小比较。下面是一个示例:
假设我们有一个表格 `orders`,包含订单号(order_id)和订单金额(order_amount)两个字段。我们想要按照订单金额进行分组,找出每个分组中金额最大的订单。
可以使用窗口函数 `row_number()` 和比较函数 `max()` 来实现这个需求:
```sql
SELECT order_id, order_amount
FROM (
SELECT order_id, order_amount,
row_number() OVER (PARTITION BY order_amount ORDER BY order_amount DESC) as rn
FROM orders
) t
WHERE rn = 1;
```
在上述查询中,首先在子查询中使用 `row_number()` 函数为每个分组的订单按照金额进行排序,并为每个行分配一个行号(rn)。然后,在外部查询中,我们选择行号为1的行,即每个分组中金额最大的订单。
这样就可以通过窗口函数和比较函数来实现 Hive 中的大小比较。