Hive中sort by 和order by的区别，举个例子

在Hive中，sort by 和 order by都是用于对查询结果进行排序的关键字，但是它们之间存在一些区别。

sort by是在每个reducer中进行的局部排序，即将每个reducer的输出结果按照指定的字段排序。而order by则是在所有结果都输出到客户端之后进行的全局排序，即将所有输出结果按照指定的字段排序。

举个例子，假设我们有一个表t，包含两个字段id和score，我们想按照score升序排列。使用sort by的查询语句如下：

SELECT id, score FROM t SORT BY score ASC;

该语句会将查询结果按照score升序排序，但是每个reducer只排序自己的部分数据。而使用order by的查询语句如下：

SELECT id, score FROM t ORDER BY score ASC;

该语句会将查询结果按照score升序排序，并且所有reducer的结果都会被全局排序。但是，由于order by需要在所有结果输出后再进行排序，因此如果数据量较大，可能会导致性能问题。

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。

MapReduce排序hive代码

以下是一个基本的MapReduce排序Hive代码示例。这个例子使用了HiveQL语言来定义输入和输出表，并使用了Hadoop自带的MapReduce示例程序来进行排序操作。这个示例需要您具备一定的Hadoop和Hive的基础知识。

1. 创建输入表和输出表

CREATE TABLE sales (
    id INT,
    date STRING,
    amount DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';

CREATE TABLE sorted_sales (
    id INT,
    date STRING,
    amount DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';

2. 加载数据到输入表中

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/data' INTO TABLE sales;

3. 编写MapReduce代码

package com.example;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class SalesSort {

    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, DoubleWritable, Text> {

        private DoubleWritable salesAmount = new DoubleWritable();
        private Text salesData = new Text();

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {

            String[] sales = value.toString().split(",");
            salesAmount.set(Double.parseDouble(sales[2]));
            salesData.set(value);

            context.write(salesAmount, salesData);
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<DoubleWritable, Text, NullWritable, Text> {

        public void reduce(DoubleWritable key, Iterable<Text> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {

            for (Text value : values) {
                context.write(NullWritable.get(), value);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = Job.getInstance(conf, "SalesSort");
        job.setJarByClass(SalesSort.class);

        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);

        job.setOutputKeyClass(DoubleWritable.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

        TextInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        job.waitForCompletion(true);
    }
}

4. 打包MapReduce代码

在使用这个MapReduce代码之前，需要将它打包成一个可执行的JAR文件。可以使用Maven或Gradle等构建工具来完成这个操作。打包完成后，将JAR文件上传到Hadoop集群上的任意节点。

5. 执行MapReduce作业

ADD JAR /path/to/sales-sort.jar;
FROM sales
INSERT OVERWRITE TABLE sorted_sales
SELECT *
ORDER BY amount DESC
MAPREDUCE '/path/to/sales-sort.jar com.example.SalesSort';

在这个示例中，我们使用了一个名为“SalesSort”的类来定义Map和Reduce函数，并将它打包成了一个可执行的JAR文件。我们还在Hive中定义了两个表，一个用于存储原始销售数据，另一个用于存储排序后的结果。

在执行HiveQL语句时，我们使用了“ADD JAR”命令将打包好的JAR文件添加到Hive的分布式缓存中。然后，我们使用“INSERT OVERWRITE”命令将排序后的结果写入到输出表中，并使用“MAPREDUCE”关键字来指定使用的MapReduce程序。

希望这个示例能对您有所帮助。