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。...
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...
语义不同:ORDER BY用于对查询结果进行排序,直接作用于最终的查询结果;而SORT BY通常用于数据处理或中间步骤的排序,不一定直接作用于最终的查询结果。 执行时机不同:ORDER BY在查询执行过程中直接对最终结果进行排序;而SORT BY通常在数据处理过程中对数据进行排序,可以在查询执行之前或之后进行。 适用范围不同:ORDER BY...
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...
order by:全局排序,这也是4种排序手段中唯一一个能在终端输出中看出全局排序的方法,只有一个reduce,可能造成renduce任务时间过长,在严格模式下,要求必须具备limit子句。 sort by:可以运行多个reduce,每个reduce内排序,默认升序排序。 distribute by:控制map的输出在reduce中是如何划分的。通常与sort by组合使用,按照特...
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,在生产环境中遇到数据量较大的情况,一般无法成功。 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mapre...
cluster By cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。 所以最终的结果是每个Reduce处理的数据范围不重叠,而且每个Reduce内的数据是排序的,而且可以打到全局有序的结果。 原文地址: 根据一些具体SQL实例来介绍说明cluster by、distribute by + sort by和order by的区别。同时通过实例说明cre...
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...
其他情况下,与数据库中的Order by 功能一致,即按照某一个或几个字段排序输出。 2. sort by 局部排序。其在数据进入reducer前完成排序。 若需要全局排序结果, 只需再进行一次归并排序即可。 注意:需要根据实际情况设置Reducer个数,设置set mapreduce.job.reduces=n,(n>1) ...