这意味着SORT BY在每个Reducer的输出分区内都进行了排序,但不保证全局有序。 SORT BY在分布式计算中更高效,因为不需要全局数据重排。 ORDER BY: ORDER BY用于全局排序整个查询结果。它将整个结果集都收集到单个节点,然后对整个数据集进行排序。 这意味着ORDER BY保证了全局有序,但在大数据量情况下可能会导致性能问题...
建议在小的数据集中使用order by 进行排序。 2). order by 可以通过设置hive.mapred.mode参数控制执行方式,若选择strict,则order by 则需要指定limit(若有分区还有指定哪个分区) ;若为nostrict,则与关系型数据库差不多。 3). sort by 基本上不受hive.mapred.mode影响,可以通过mapred.reduce.task 指定reduce...
ORDER BY是两个用于排序的关键字,但它们在使用场景、执行机制和性能上有所不同。以下是针对这两个关键字的详细解释和比较: 1. Hive中SORT BY的含义及用法 SORT BY用于对Hive查询的结果进行全局排序(但并非完全严格的全局排序,而是每个Reduce任务内部排序后输出的结果合并起来看起来像是全局排序)。它通常用于大数据...
order by deptno, sal;Hive Sql执行过程：2. 分区内排序(Sort By)不是全局排序，其在数据进入Reducer前完成排序，也就是说它会在数据进入Reduce之前为每个Reducer都产生一个排序后的文件。因此，如果用Sort By进行排序，并且设置mapreduce.job.reduces>1，则Sort By只保证每个Reducer的输出有序，不保证全局有序。...
使用SORT BY可以对某个分区内的数据进行排序,但不会对整个数据集做全局排序。 -- 使用SORT BY排序SELECT*FROMtemp_data SORTBYage; 1. 2. 说明:此查询将按照age列进行排序,但此排序是分区级别的,在大数据集的场景下结果可能不完全有序。 4. 使用ORDER BY进行全局排序并查询 ...
Hive中的SELECT基础语法和标准SQL语法基本一致,支持WHERE、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY、HAVING、LIMIT、子查询等。 一,ORDER BY和SORT BY ORDER BY根据key进行全局排序,由一个Reduce Task来完成。 SORT BY用于分区内排序,即有多个reduce,在每个Reduce任务内排序。
对于Hive 2.2.0 以及更高版本,hive.orderby.position.alias 默认为 true。 2. Sort By 如果输出中的行数太多,单个 Reducer 可能需要很长时间才能完成。Hive 增加了一个可供选择的方式,也就是 SORT BY,只会在每个 Reducer 中对数据进行排序,也就是执行一个局部排序。这可以保证每个 Reducer 的输出数据是有序...
总结：order by 语句的运行效率较低，一般要配合limit 使用。Sort By 在每一个Reduce的job中进行排序。设置reduce 的job数为3 set mapreduce.job.reduces=3;查看设置的reduce 的job数量set mapreduce.job.reduces 测试sort by select * from stu_scores sort by math;+---+| set |+---+| mapreduce...
在Hive 中,Sort By、Order By、Cluster By 和 Distribute By 是用于对数据进行排序、分区和分桶的关键字,它们在数据处理和查询优化中起着重要作用。虽然它们都涉及对数据进行排序或分组操作,但它们之间有着不同的含义和用途。接下来,我将详细解释每个关键字的含义、用法以及它们之间的区别,并提供相应的示例代码片段...
(2)Sort By:分区内有序,也就是每个 Reducer 内部进行排序,对全局结果集来说不是排序的。结果如下图类似: (3)Distribute By:它的功能类似于 MR 中的 Partition,对数据进行分区,一般结合 Sort By 一起使用。用法如下:(先将数据分区,再将各个分区内的数据进行排序) ...