1. 全局排序(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。降序：desc。升序：asc ，不需要指定，默认是升序。需要注意的是它受hive.mapred.mode的影响，在严格模式下，必须使用limit
Order by 全局排序 ASC（ascend）: 升序（默认）DESC（descend）: 降序 注意 ：只有一个 Reducer,即使我们在设置set reducer的数量为多个,但是在执行了order by语句之后,当前此次的运算还是只有1个reducer,因为order by要做的是全局分区。(开窗函数内是分区内排序，不在此问题)验证：set mapreduce.job.reduces=3;...
ORDER BY子句用于检索基于一列的细节并设置排序结果按升序或降序排列。 语法 下面给出的是ORDER BY子句的语法: SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [HAVING having_condition] [ORDER BY col_list]] [LIMIT number];...
1,全局排序(order by):类似于标准SQL,只使用一个Reducer执行全局数据排序;速度慢,应提前做好数据过滤 ;支持使用case when或表达式;支持按位置编号排序 desc升序,asc降序,不写desc和asc情况下,就是默认asc降序排列 select * from t_window order by cost; 1. 2,每个reduce内部排序(sort by):对于大规模的数据集...
1. Order By 在Hive 中,ORDER BY 保证数据的全局有序,为此将所有的数据发送到一个 Reducer 中。因为只有一个 Reducer,所以当输入规模较大时,需要较长的计算时间。Hive 中的 ORDER BY 语法与 SQL 中 ORDER BY 的语法相似,按照某一项或者几项排序输出,可以指定是升序或者是降序排序: 代码语言:javascript 代码...
1、全局排序(Order by) 功能:全局排序,只有1个reducer(用1个Reduce Task完成全局排序,与设置的Reduce Task个数无关) 参数:ASC:升序(默认) DESC:降序 使用:order by放在select语句的结尾 例如: --查询员工信息按工资降序排列 select * from emp order by sal DESC; ...
1. 使用 ORDER BY 子句排序 ASC(ascend): 升序(默认) DESC(descend): 降序 2. ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾。 1. 查询学生的成绩,并按照分数降序排列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_...
一、全局排序(Order By) Order By:全局排序,一个MapReduce 1)使用 ORDER BY 子句排序 ASC(ascend): 升序(默认) DESC(descend): 降序 2)ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾。 案例实操 (1)查询员工信息按工资升序排列 hive (default)> select * from emporder bysal; ...
由于没有指定排序方式(ASC或DESC),Hive将默认使用升序(ASC)进行排序。 如果你想要进行降序排序,可以显式地指定DESC关键字,如下所示: sql SELECT * FROM your_table ORDER BY your_column DESC; 综上所述,Hive中ORDER BY语句的默认排序方式是升序(ASC)。
mode = strict; select * from temp order by sort01 输出结果:报错 1.1 对列进行全局排序 升序排序(默认):asc 降序排序:desc with temp as( select 'c' as sort01,'c' as sort02 union all select 'b' as sort01,'b' as sort02 union all select 'd' as sort01,'d' as sort02 union all ...