标签:name 语句 reducer 控制 启用 如何 order 结合 mon
1、order by
hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理。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。
如:原始数据为
id money name
2 15 d
2 13 b
4 13 g
1 14 c
1 12 a
3 11 h
3 14 f
select id,sum(money) from t group by id 这条语句只用一个job就ok,
select id,sum(money) from t group by id order by id 如果加上order by 就会多一个job进行排序操作。
2、sort by
sort by 是局部排序,会在每个reduce端做排序,每个reduce端是排序的,也就是每个reduce出来的数据是有序的,但是全部不一定有序,除非一个reduce,一般情况下可以先进行局部排序完成后,再进行全局排序,会提高不少效率。
select id,sum(money) from t group by id sort by id; 这条语句也不会增加job,它在reduce端直接进行排序。
3、distribute by
distribute by 是控制map端在reduce上是如何区分的,distribute by 会把指定的值发到同一个reduce中,比如 用上面数据distribute by id 它就会把id相同的值放到一个reduce中执行,不是一个值一个reduce,而是相同的值进入到一个reduce,例如用上面数据可以进入到2个reduce,一般情况下可以sort by 结合使用,先进行分组reduce,再进行排序。
如:select id,money,name from t distribute by id sort by id
4、cluster by
这个其实就是distribute by 和sort by 结合使用的结果。
如:select id,money,name from t cluster by id;
这条语句其实和select id,money,name from t distribute by id sort by id 这条语句的结果是一样的
hive中order by,sort by, distribute by, cluster by的用法
标签:name 语句 reducer 控制 启用 如何 order 结合 mon
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