order by sort by distribute by
时间: 2023-04-28 10:04:53 浏览: 79
"order by"、"sort by"、"distribute by" 都是在关系型数据库中用来排序和分组的关键词。
"order by" 是用来对查询结果按照一个或多个列进行升序或降序排序的。例如,"select * from students order by score desc" 可以按照学生的成绩从高到低返回查询结果。
"sort by" 也是用来对查询结果进行排序的,但是一般是在Hive中使用。它的作用和"order by"类似,不同之处在于它是在map阶段对数据进行排序的。在Hive中,"sort by"通常用于在reduce阶段之前对数据进行局部排序,以便减少reduce的负载。
"distribute by" 是用来在Hive中进行数据分区的,它将数据按照指定的列进行分组,然后将每组数据分配到不同的reduce任务中进行处理。在Hive中,"distribute by"通常与"sort by"配合使用,以实现更高效的数据处理。
相关问题
order by和sort by、distribute by的区别
在Hive中,`order by`、`sort by`和`distribute by`都是用于控制数据的排序和分布的。它们的区别如下:
1. `order by`:按照指定的列对数据进行排序,是全局排序。使用`order by`时,Hive会对所有数据进行全局排序,并将结果返回给客户端。如果数据量较大,可能会产生性能问题。
2. `sort by`:也是按照指定的列对数据进行排序,但是是在每个Reducer上进行局部排序的。使用`sort by`时,Hive会将数据按照指定的列进行分区,并将每个分区内的数据进行排序,最后将结果返回给客户端。相比于`order by`,`sort by`可以减少数据的移动量,因此性能更好。
3. `distribute by`:按照指定的列对数据进行分区,但是不保证数据的排序。使用`distribute by`时,Hive会将数据按照指定的列进行分区,并将每个分区内的数据发送给不同的Reducer进行处理。`distribute by`通常与`sort by`或`cluster by`一起使用,以实现更好的性能。
总之,`order by`、`sort by`和`distribute by`都有各自的用途,根据具体情况选择合适的方式来控制数据的排序和分布。
spark sortby和orderby
Spark中的sort by和order by是用于对数据进行排序的操作。sort by是将数据放到多个reduce里面进行排序,排序后每一个reduce里面的数据是有序的,但是全部数据不一定有序。如果reduce个数为1,此时全部数据有序,等价于order by操作。当需要对全部数据排序时,可以先使用sort by局部排序(sort by可以设置reduce个数),然后再使用order by排序,将会大大提高效率。\[1\]
Spark采用的排序方法是TIMSort,它是归并排序的优化版,并且在小数据量时切换为binarySort来提升效率。无论是TimSort还是binarySort都是排序稳定的,因此不应该出现多次结果不一致的情况。在Spark的代码中,可以追踪到ShuffleInMemorySorter类中的insertRecord方法,该方法用于将记录插入到排序器中。\[2\]
另外,Spark中还有其他与排序相关的操作,如group by、distribute by和order by。group by将相同的key放到同一个reduce中,但后面必须跟聚合操作;distribute by和group by的作用类似,都是将key值相同的数据放到同一个reduce中;而order by是全局排序,而sort by是局部排序,当sort by中reduce为1时,等价于order by。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Hive】sort by、order by、 distribute by、 group by 、cluster by区别](https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/108979573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [避坑:Spark Sql的Order By排序是不稳定的](https://blog.csdn.net/weixin_39445556/article/details/121072103)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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