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一:order by
order by会对输入做全局排序,因此只有一个Reducer(多个Reducer无法保证全局有序),然而只有一个Reducer,会导致当输入规模较大时,消耗较长的计算时间。关于order by的详细介绍请参考这篇文章:Hive Order by操作。
二:sort by
sort by不是全局排序,其在数据进入reducer前完成排序,因此,如果用sort by进行排序,并且设置mapred.reduce.tasks>1,则sort by只会保证每个reducer的输出有序,并不保证全局有序。sort by不同于order by,它不受hive.mapred.mode属性的影响,sort by的数据只能保证在同一个reduce中的数据可以按指定字段排序。使用sort by你可以指定执行的reduce个数(通过set mapred.reduce.tasks=n来指定),对输出的数据再执行归并排序,即可得到全部结果。
三:distribute by
distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列,对应reduce的个数进行分发,默认是采用hash算法。sort by为每个reduce产生一个排序文件。在有些情况下,你需要控制某个特定行应该到哪个reducer,这通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by刚好可以做这件事。因此,distribute by经常和sort by配合使用。
注:Distribute by和sort by的使用场景
1.Map输出的文件大小不均。
2.Reduce输出文件大小不均。
3.小文件过多。
4.文件超大。
四:cluster by
cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是倒叙排序,不能指定排序规则为ASC或者DESC。
示例:
#sort by
- hive (hive)> select * from user;
- OK
- id name
- 1 lavimer
- 2 liaozhongmin
- 3 liaozemin
使用sort by按id降序排列:
- hive (hive)> select * from user sort by id desc;
- Execution completed successfully
- Mapred Local Task Succeeded . Convert the Join into MapJoin
- OK
- id name
- 3 liaozemin
- 2 liaozhongmin
- 1 lavimer
- Time taken: 3.828 seconds
#distribute by
- hive (hive)> select * from user;
- OK
- id name
- 1 lavimer
- 2 liaozhongmin
- 3 liaozemin
- 100 hello
- 200 hadoop
#设置reduce的个数
- hive (hive)> set mapred.reduce.tasks=2;
- hive (hive)> set mapred.reduce.tasks;
- mapred.reduce.tasks=2
#使用带distribute by的数据从user表中导出数据
- hive (hive)> insert overwrite local directory ‘/usr/local/src/user.txt‘ select * from user distribute by id;
- Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 2
注:从上述语句执行过程可以看到启动了两个Reducer。
#导出到本地的数据
- [root@liaozhongmin5 src]# cd user.txt/
- [root@liaozhongmin5 user.txt]# ll
- 总用量 8
- -rwxrwxrwx. 1 root root 36 1月 30 14:35 000000_0
- -rwxrwxrwx. 1 root root 22 1月 30 14:35 000001_0
- [root@liaozhongmin5 user.txt]# more 000000_0
- 2<span style="white-space:pre"> </span>liaozhongmin
- 100<span style="white-space:pre"> </span>hello
- 200<span style="white-space:pre"> </span>hadoop
- [root@liaozhongmin5 user.txt]# more 000001_0
- 1<span style="white-space:pre"> </span>lavimer
- 3<span style="white-space:pre"> </span>liaozemin
- [root@liaozhongmin5 user.txt]#
注:从上述结果中,我们可以看到数据被分发到了两个Reducer中处理。
#distribute by和sort by结合使用
- hive (hive)> select * from temperature;
- OK
- year tempra
- 2008 30`C
- 2008 35`C
- 2008 32.5`C
- 2008 31.5`C
- 2008 31`C
- 2015 41`C
- 2015 39`C
- 2015 36`C
- 2015 33`C
- 2015 35`C
- 2015 37`C
#根据年份和气温对气象数据进行排序,以确保所具有相同年份的行最终都在一个reduce分区中。
- hive (hive)> select * from temperature distribute by year sort by year asc,tempra desc;
- Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 2
- OK
- year tempra
- 2008 35`C
- 2008 32.5`C
- 2008 31`C
- 2008 31.5`C
- 2008 30`C
- 2015 41`C
- 2015 39`C
- 2015 37`C
- 2015 36`C
- 2015 35`C
- 2015 33`C
- Time taken: 17.358 seconds
Hive中order by,sort by,distribute by,cluster by的区别
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原文地址:http://www.cnblogs.com/thinkpad/p/5173651.html