不分发数据,使用单个reducer ; select * from dw.dw_app where dt>='2016-09-01' and dt <='2016-09-18' order by stime limit ; 包多一层,是用order by select t.* from ( select * from dw.dw_app where dt>='2016-09-01' and dt <='2016-09-18' and app_id=' and msgtype = '…

全排序:order by对全部所有的数据进行排序,在实现的时候是放到一个reduce中进行的,可以想象这样做效率是比较低的: 局部排序:sort by对数据进行分组,然后在组内进行排序,每个reduce分别进行自己的排序: row_num()函数:row_num函数通常用over(partition by id),把后面相同id的划分为一组,对这一组内的数据来进行排列: distribute by:控制着在map端如何分区,按照什么字段进行分区,要注意均衡.在有些情况下,你需要控制某个特定行应该…

我们知道Mapreduce框架在feed数据给reducer之前会对map output key排序,这种排序机制保证了每一个reducer局部有序,hadoop 默认的partitioner是HashPartitioner,它依赖于output key的hashcode,使得相同key会去相同reducer,但是不保证全局有序,如果想要获得全局排序结果(比如获取top N, bottom N),就需要用到TotalOrderPartitioner了,它保证了相同key去相同reducer的同时…

//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…

在算法中,各个排序算法的复杂度都比较高,正常情况下为O (nlogn) ,所以当数据量特别大的时候,对数组进行排序消耗都很大. 因为hive的计算引擎MapReduce是分布式系统, 利用分布式的特点,可以对排序的数据各个机器节点内有序,再做归并排序, 虽然这样做的复杂度还是O (nlogn) , 但是对比老版本hive的做法,改善不少. 老版本hive的order by并不是做归并排序,而是将所有数据都集合到一台机器上,然后做一个全局排序, 这样做的缺点就是, 一个没办法利用分布式系统的并发计…

一.背景 Hadoop中实现了用于全局排序的InputSampler类和TotalOrderPartitioner类,调用示例是org.apache.hadoop.examples.Sort. 但是当我们以Text文件作为输入时,结果并非按Text中的string列排序,而且输出结果是SequenceFile. 原因: 1) hadoop在处理Text文件时,key是行号LongWritable类型,InputSampler抽样的是key,TotalOrderPartitioner也是用key去…

hive 分组排序,topN 语法格式:row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rankpartition by:类似hive的建表,分区的意思:order by :排序,默认是升序,加desc降序:rank:表示别名表示根据COL1分组,在分组内部根据 COL2排序,而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号(组内连续的唯一的) -- 分组排序-- 求某用户日期最大的3天select a.* from( selec…

我们可能会有些需求要求MapReduce的输出全局有序,这里说的有序是指Key全局有序.但是我们知道,MapReduce默认只是保证同一个分区内的Key是有序的,但是不保证全局有序.基于此,本文提供三种方法来对MapReduce的输出进行全局排序. |文章目录| |: |1.生成测试数据 |2.使用一个Reduce进行排序 |3.自定义分区函数实现全局有序 1.生成测试数据 在介绍如何实现之前,我们先来生成一些测试数据,实现如下: #!/bin/sh for i in {1..100000};d…

一.MR排序的分类 1.部分排序:MR会根据自己输出记录的KV对数据进行排序,保证输出到每一个文件内存都是经过排序的: 2.全局排序: 3.辅助排序:再第一次排序后经过分区再排序一次: 4.二次排序:经过一次排序后又根据业务逻辑再次进行排序. 二.MR排序的接口——WritableComparable 该接口继承了Hadoop的Writable接口和Java的Comparable接口,实现该接口要重写write.readFields.compareTo三个方法. 三.流量统计案例的排序与分区 /…

hive的排序,分組练习 数据: 添加表和插入数据(数据在Linux本地中) create table if not exists tab1( IP string, SOURCE string, TYPE string ) row format delimited fields terminated by '|' stored as textfile; load data local inpath '/home/data/data1.txt' into table tab1; 1.问题:(top…