Sort By是用于对查询结果进行排序的关键字。它会在 MapReduce 作业中添加一个排序阶段,将查询结果按照指定的列进行排序,但不会改变数据的分区或分桶。排序是在 Reduce 阶段完成的,因此需要将数据洗牌到 Reduce 端,性能开销较大,适用于小数据量的排序操作。 示例代码片段: -- 创建表CREATETABLEsales ( product STR...
DISTRIBUTE BY 指定了将 MAP 端的输出记录交给哪个 reducer 进一步处理的分发规则; DISTRIBUTE BY 不会影响 REDUCER 的个数; 具有相同的 Distribute By 字段的MAP端的输出数据,会被分发给同一个 reducer 进行处理 (默认是采用hash取模算法); Distribute By 并不会保证每个 REDUCER 内部的所有记录的顺序性; 示例语...
使用sort by你可以指定执行的reduce个数(通过set mapreduce.job.reduces=n来指定),对输出的数据再执行归并排序,即可得到全部结果。 distribute by distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列,对应reduce的个数进行分发,默认是采用hash算法。sort by为每个reduce产生一个排序文件...
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。 distribute by: distribute by 是控制map端在reduce上是如何区分的,distribute by会把相同的Key发到...
sort by并不是全局排序,而是每个reduce内部进行单独排序,对全局结果集来说不保证全局有序,其在数据进入reducer前完成排序。 因此若想使用sort by,一般设置set mapreduce.job.reduces=n,(n>1),这样就可以保证每个reducer的输出是有序的,且结果是会根据reducer的个数分成几个文件输出且每个文件会按照指定的字段排序,...
1、order by会对输入做全局排序 2、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mapred.reduce.tasks>1,则sort by只会保证每个reducer的输出有序,并不保证全局有序。 3、distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列,对应...
1). order by 只有一个reduce负责对所有的数据进行排序,若大数据量,则需要较长的时间。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。
distribute by则是数据在map端分配的关键，根据指定列进行hash分发到Reducer。它允许你精确控制行的分发，常与sort by配合使用，以便进行后续的聚集操作。值得注意的是，distribute by的分区规则依赖于分区字段的hash值与reduce数量的余数。当distribute by和sort by的字段一致时，可以使用cluster by，它结合了...
原因在于hive的distribute by用来控制map输出结果的分发,即map端如何拆分数据给reduce端。 会根据distribute by 后边定义的列,根据reduce的个数进行数据分发,默认是采用hash算法求解分区。也就是说对求解的hash值取模。我们只需知道,设置几个job分区,分区后就仍然会产生相同的分区即可。
/fantasticqiang/article/details/80769316 3 . 总结分析1).orderby只有一个reduce负责对所有的数据进行排序,若大数据量,则需要较长的时间。建议在小的数据...sortby才能保证每个reducer输出有序,不能保证全局数据有序。 5).distributeby采集hash算法,在map端将查询的结果中hash值相同的结果分发到对应的reduce ...