hive中order by 和sort by 的区别

在 Hive 中，ORDER BY 和 SORT BY 是用来对查询结果进行排序的关键字，它们之间有以下几点区别：

1. ORDER BY：对产生的所有结果进行排序，可以使用 ASC 或 DESC 来控制升序或降序排序。使用 ORDER BY 时，Hive 会将所有的结果先放在一个临时文件中，然后在排序。这意味着在处理大量数据时，ORDER BY 可能会产生较高的开销和较长的执行时间。

2. SORT BY：仅对 reducer 的输出进行排序，而不是全局排序。在使用 SORT BY 时，Hive 会在每个 reducer 上对数据进行排序。这意味着 SORT BY 执行速度比 ORDER BY 更快，特别是在处理大量数据时。

3. 使用 LIMIT：如果查询中使用了 LIMIT 关键字，则 Hive 会优先使用 SORT BY 而不是 ORDER BY，这是因为 SORT BY 的性能更好，可以更快地返回所需的结果。

因此，如果你需要对所有的结果进行排序，可以使用 ORDER BY，但如果你只需要对 reducer 的输出进行排序，或者在查询中使用了 LIMIT 关键字，则应该使用 SORT BY。

相关问题

举例说明在hive中order by 和sort by 以及distribute by的区别

在Hive中，order by、sort by和distribute by都是用于控制数据的分布和排序方式。

order by是用来对数据按照指定的列进行排序，它会将整个数据集合收集到一个reducer上进行排序，因此在处理大数据量时可能会出现性能瓶颈。

sort by只是对数据进行局部排序，并不会将整个数据集合收集到一个reducer上进行排序，因此在处理大数据量时，sort by比order by更加高效。

distribute by用来指定数据的分发方式，它会根据指定的列将数据分发到不同的reducer上进行处理，从而提高处理效率。与order by和sort by不同的是，distribute by并不会对数据进行排序。

举个例子，假设有一个包含学生姓名和成绩的表，我们想按照成绩进行排序，并将数据分发到不同的reducer上进行处理。可以使用以下查询语句：

SELECT * FROM student
DISTRIBUTE BY score
SORT BY score;

这样，数据会根据成绩进行分发，并在每个reducer上进行局部排序，最终输出排序后的结果。

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。