1.order by 是对数据进行全排序,属于标准排序语句 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 与mysql中 order by区别在于:在 strict 模式下,必须指定 limit,否则执行会报错 • 使用命令set hive.mapred.mode; 查询当前模式 • 使用命令set hive.mapred.mode=strick; 设置当前模式(set h…

//五种子句是有严格顺序的: where → group by → having → order by → limit ; //distinct关键字返回唯一不同的值(返回age和id均不相同的记录)hive> select distinct age,id from tea; //hive只支持Union All,不支持Union//hive的Union All相对sql有所不同,要求列的数量相同,并且对应的列名也相同,但不要求类的类型相同(可能是存在隐式转换吧)select name,age…

1.全局排序(order by) Order by:全局排序,只有一个reducer ASC(ascend):升序(默认) DESC(descend):降序 2.每个MR内部排序(sort by) sort By:对于大规模的数据集order by的效率非常低.在很多情况下,并不需要全局排序,此时可以使用sort by Sort By为每个Reducer产生一个排序文件.每个Reducer内部进行排序,对全局结果集来说不是排序. (1)设置reduce个数 hive (default)> set…

1.升序排序 hive > select  id,name,sal from emp order by sal; 2.降序  添加关键字desc hive > select  id,name,sal from emp order by sal desc; 3.按表达式排序 hive > select  id,name,sal,sal*12  from emp order by sal*12; 4.按别名排序 hive > select  id,name,sal,sal *12  …

[转至:http://blackproof.iteye.com/blog/2164260] 总结: 三个分析函数都是按照col1分组内从1开始排序 (假设4个数,第2和第3个数据相同)    row_number() 是没有重复值的排序(即使两天记录相等也是不重复的),可以利用它来实现分页 比如:1.2.3,4    dense_rank() 是连续排序,两个第二名仍然跟着第三名 :比如:1,2,2,3    rank()       是跳跃拍学,两个第二名下来就是第四名:   比如:1,2,2…

order by:     order by是全局排序,受hive.mapred.mode的影响.       使用orderby有一些限制:     1.在严格模式下(hive.mapred.mode=strict),orderby必须跟limit一起使用(?).         原因:在执行orderby时,hive使用一个reducer,如果查询结果量很大,这个reducer执行起来会很费劲,所以必须要限制查询输出结果的数量.         limit n 之后,reducer处理的数据…

order by 1.order by会对输入按照指定字段做全局排序,输出结果有序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局排序,手工设定reduce数量无效): 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,速度很非常慢:在数据量大的情况下慎用order by: 2.hive.mapred.mode(默认值是nonstrict)对order by的影响 1)当hive.mapred.mode=nonstrict时,order by和关系型数据库中的orde…

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (…

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开…

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H…