hive order by,sort by, distribute by, cluster by作用以及用法

1. order by

    Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的，会对查询的结果做一次全局排序，所以说，只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理（不管有多少map，也不管文件有多少的block只会启动一个reducer）。但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行。     这里跟传统的sql还有一点区别：如果指定了hive.mapred.mode=strict（默认值是nonstrict）,这时就必须指定limit来限制输出条数，原因是：所有的数据都会在同一个reducer端进行，数据量大的情况下可能不能出结果，那么在这样的严格模式下，必须指定输出的条数。

2. sort by

    Hive中指定了sort by，那么在每个reducer端都会做排序，也就是说保证了局部有序（每个reducer出来的数据是有序的，但是不能保证所有的数据是有序的，除非只有一个reducer），好处是：执行了局部排序之后可以为接下去的全局排序提高不少的效率（其实就是做一次归并排序就可以做到全局排序了）。

3. distribute by和sort by一起使用

    ditribute by是控制map的输出在reducer是如何划分的，举个例子，我们有一张表，mid是指这个store所属的商户，money是这个商户的盈利，name是这个store的名字

store:

midmoneynameAA15.0商店1AA20.0商店2BB22.0商店3CC44.0商店4

    执行hive语句：

[delphi]  view plain  copy select mid, money, name from store distribute by mid sort by mid asc, money asc   我们所有的mid相同的数据会被送到同一个reducer去处理，这就是因为指定了distribute by mid，这样的话就可以统计出每个商户中各个商店盈利的排序了（这个肯定是全局有序的，因为相同的商户会放到同一个reducer去处理）。这里需要注意的是distribute by必须要写在sort by之前。

4. cluster by

    cluster by的功能就是distribute by和sort by相结合，如下2个语句是等价的：

    

[sql]  view plain  copy select mid, money, name from store cluster by mid   [sql]  view plain  copy select mid, money, name from store distribute by mid sort by mid       如果需要获得与3中语句一样的效果：

[sql]  view plain  copy select mid, money, name from store cluster by mid sort by money  

    注意被cluster by指定的列只能是降序，不能指定asc和desc。

mysql中有order by函数，而且是使用频率相当高的一个函数。之前看过一个数据，说计算机25%的工作量都用在排序上面（数据的真伪性没有考证）。从这也就不难看出为什么数据库里order by的操作这么重要了。

hive中除了order by以外，还有sort by。这两有什么区别，跟mysql里的order by又有些什么不同，本博主结合实际使用场景，跟大家稍微絮叨絮叨。

1.order by的使用方式

order by的使用上与mysql最大的不同，请看以下sql语句：

select cardno,count(*) from tableA group by idA order by count(*) desc limit 10 1234

这个语句在mysql中查询的时候，肯定是没有问题的，而且我们实际上也经常这么干。但是如果将上述语句提交给hive，会报以下错误：

FAILED: SemanticException [Error 10128]: Line 4:9 Not yet supported place for UDAF 'count' 1

怎么样可以呢？将count(*)给一个别名就好：

select cardno,count(*) as num from tableA group by idA order by num desc limit 10 1234

这样就可以了。本博主没查源码，估计是因为hive查询的时候起的是mr任务，mr任务里排序的时候，不认得count(*)是什么东东，所以给个别名就好。

2.order by处理大数据量时候的无力

select col1,col2... from tableA where condition order by col1,col2 desc(or asc) 1234

上述sql按col1,col2排序。不过order by是做全局排序，全局排序就意味着在reduce端进行操作的时候，只能有一个reduce。不管如何配置，只能有一个reduce。那当数据量很大的时候，这个reduce就成为了单点，速度会很慢很慢。。。

3.distribute by sort by配合select top N

distribute by，顾名思义，是起分散数据作用的。distribute by col，则是按照col列为key分散到不同的reduce里去，默认采取的是hash算法。  看到这里，大家有没有似曾相识的感觉？是不是跟group by很像呢？其实他两是很像的。唯一的区别，是distribute by只是分发数据到reduce，而group by将数据分发完以后，后面必须只能跟count,sum,avg等聚合操作。

sort by是局部排序，只确保每个reduce上输出的数据为有序。当然如果只有一个reduce的时候，跟order by是一样的。。。  如果我们想取top 10，完全可以用sort by代替order by。请看:

select idA from tableA sort by idA limit 10 1

将代码提交上去，首先会有如下输出：

Total jobs = 2 Launching Job 1 out of 2 Number of reduce tasks not specified. Defaulting to jobconf value of: 5 123

由此可见，reduce的数量不是编译sql时候确定的，而是根据我们之前指定的reduce数确定的。如果没指定，则是根据输入文件大小动态确定。

对比order by

select idA from tableA order by idA limit 10 1

输出如下：

Total jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks determined at compile time: 1 123

由此可见，order by的reduce数是在编译期间就确定为1了。

再看看sort by 的执行计划：

explain select idA from tableA sort by idA limit 10 1 STAGE DEPENDENCIES: Stage-1 is a root stage Stage-2 depends on stages: Stage-1 Stage-0 is a root stage STAGE PLANS: Stage: Stage-1 Map Reduce Map Operator Tree: TableScan alias: memberaddress Statistics: Num rows: 48553436 Data size: 388427488 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE Select Operator expressions: cardno (type: bigint) outputColumnNames: _col0 Statistics: Num rows: 48553436 Data size: 388427488 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE Reduce Output Operator key expressions: _col0 (type: bigint) sort order: + Statistics: Num rows: 48553436 Data size: 388427488 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE value expressions: _col0 (type: bigint) Reduce Operator Tree: Extract Statistics: Num rows: 48553436 Data size: 388427488 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE Limit Number of rows: 10 Statistics: Num rows: 10 Data size: 80 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE File Output Operator compressed: false table: input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazybinary.LazyBinarySerDe Stage: Stage-2 Map Reduce Map Operator Tree: TableScan Reduce Output Operator key expressions: _col0 (type: bigint) sort order: + Statistics: Num rows: 10 Data size: 80 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE value expressions: _col0 (type: bigint) Reduce Operator Tree: Extract Statistics: Num rows: 10 Data size: 80 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE Limit Number of rows: 10 Statistics: Num rows: 10 Data size: 80 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE File Output Operator compressed: false Statistics: Num rows: 10 Data size: 80 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE table: input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe Stage: Stage-0 Fetch Operator limit: 10 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960

根据执行计划很容易看出：相对于order by的一个job，sort by起了有两个job。第一个job现在每个reduce内部做局部排序，取top10。假设job1起了M个reduce，则第二个job再对M个reduce的输出做排序，但此时输入的数据量只有M*10条，最后取前10条，就得到了我们要的top10。这样与order by的全局排序相比，如果数据量很大的话，效率将大大提高。

4.distribute by 与sort by配合使用

hive (test)> select * from sort_by_test; OK 1 10 1 20 2 10 2 20 2 30 3 10 3 15 3 40 3 20 1234567891011 hive (test)> desc sort_by_test; OK id string age string 1234

表中有id与age两个字段。

hive (test)> set mapred.reduce.tasks=2; hive (test)> select * from sort_by_test > sort by id; 123

结果如下：

1 10 2 30 2 20 2 10 3 40 1 20 3 20 3 15 3 10 123456789 hive (test)> set mapred.reduce.tasks=2; hive (test)> select * from sort_by_test > distribute by id > sort by id; 1234 2 30 2 20 2 10 1 20 1 10 3 20 3 40 3 15 3 10 123456789

两个语句对比，很容易看出，加上distribute by以后，distribute by后面的col相同的值都被分配到了同一个reduce里。