HiveQL中的order by与其他SQL方言中的功能一样,就是将结果按某字段全局排序,这会导致所有map端数据都进入一个reducer中,在数据量大时可能会长时间计算不完。 如果使用sort by,那么还是会视情况启动多个 reducer 进行排序,并且保证每个 reducer 内局部有序。为了控制 map 端数据分配到 reducer 的 key,往往还要配合...
总之sort by与order by不同,sort by只是保证在同一个reduce中的数据可以按指定字段排序。而若设置set mapreduce.job.reduces=1则和order by效果一样。 3 . distribute by distribute by是作用在map端如何拆分数据给reduce端的。在hive中会根据distribute by后面的列,按照hashCode值对reduce的个数取模,类似于MapRed...
SORT BY适用于处理较大的数据集,其中需要按某列分组统计,同时只需要分区有序。 ORDER BY用于要求输出严格排序的情况,数据集规模较小时使用更为合适。 四、类图与饼状图示例 下面是一个简单的类图,用于展示SORT BY和ORDER BY的行为。 DataProcessing+sortBy(column: String)+orderBy(column: String)SortBy+output...
1. order by 全局排序,默认升序。Hive在运行MR程序时会指定Reducer个数为1,因为多个reducer无法保证全局有序。这样就会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间。 注意: 与数据库中 order by 的区别:在hive.mapred.mode = strict 模式下,必须指定 limit,否则执行会报错。原因:如果在数据量大的情况下,一个redu...
Order By也是用于对查询结果进行排序的关键字,与Sort By类似,但它会对整个数据集进行排序,而不仅仅是在 Reduce 阶段进行排序。因此,Order By的性能开销更大,适用于需要全局排序的场景。 示例代码片段: -- 创建表CREATETABLEsales ( product STRING, amountINT);-- 插入数据INSERTINTOsalesVALUES('A',100), ('...
1. oreder by 主要是做全局排序。 只要hive的sql中指定了order by,那么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no...
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)只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间。 set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; ...
都是按key值划分数据 都使用reduce操作 **唯一不同的是,distribute by只是单纯的分散数据,distribute by col – 按照col列把数据分散到不同的reduce。而group by把相同key的数据聚集到一起,后续必须是聚合操作。 order by和sort by的区别: order by是全局排序 sort by只是确保每个reduce上面输出的数据有序。如果...
1、order by hive中的order by 会对查询结果集执行一个全局排序,这也就是说所有的数据都通过一个reduce进行处理的过程,对于大数据集,这个过程将消耗很大的时间来执行。 2、sort by hive的sort by 也就是执行一个局部排序过程。这可以保证每个reduce的输出数据都是有序的(但并非全局有效)。这样就可以提高后面进行...
order by:会将所有的数据汇聚到一个reduce上去执行,然后能保证全局有序。但是效率低,因为不能并行执行 sort by:当设置mapred.reduce.tasks>1,则sort by只保证每个reducer的输出有序,不保证全局有序。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。