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)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.在hive.mapred.mode=strict模式下,强制必须添加limit限制,这么做的目的是减少reducer数据规模 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mapred.reduce.tasks>1, 则sort…

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须…

转至http://my.oschina.net/repine/blog/296562 order by,distribute by,sort by,cluster by  查询使用说明 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 // 根据年份和气温对气象数据进行排序,以确保所有具有相同年份的行最终都在一个reducer分区中   // 一个reduce(海量数据,速度很慢) select year, temperature order by year asc, temperat…

一: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.关于order by的详细介绍请参考这篇文章:Hive Order by操作. 二: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mapred.reduce.tasks>1,则sort by只会保证每个reducer的输出有…

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须…

1.order by hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理.如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制输出条数,原因是:所有的数据都会在同一个reducer端进行,数据量大的情况下可能不能出结果,那么在这样的严格模式下,必须指定输…

hive中order by.distribute by.sort by和cluster by的区别和联系 order by order by 会对数据进行全局排序,和oracle和mysql等数据库中的order by 效果一样,它只在一个reduce中进行所以数据量特别大的时候效率非常低. 而且当设置 :set hive.mapred.mode=strict的时候不指定limit,执行select会报错,如下: LIMIT must also be specified. sort by sor…

order by:  hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理.如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制输出条数,原因是:所有的数据都会在同一个reducer端进行,数据量大的情况下可能不能出结果,那么在这样的严格模式下,必须指定输…

hive 查询语法 select [all | distinct] select_ condition, select_ condition from table_name a [join table_other b on a.id=b.id] [where wehre_condition] [group by col_list [having condition]] [cluster by col_list | [distribute by col_list] [sort by col_lis…

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出,详见Hadoop简单实现全排序. 现在学了hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个r…