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

Hive架构 1)用户接口: CLI(hive shell):命令行工具:启动方式:hive 或者 hive --service cli ThriftServer:通过Thrift对外提供服务,默认端口是10000:启动方式:hive --service hiveserver WEBUI(浏览器访问hive):通过浏览器访问hive,默认端口是9999:启动方式:hive --service hwi 2)元数据存储(Metastore):启动方式:hive -service metastore

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

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

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. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项 & 几项 排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.

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

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. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项 & 几项 排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive

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

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

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

Order By order by 会对输入做全排序, 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. 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.mode属性的影响, sort by只会保证每个reducer的输出有序, 并不保证全局有序. sort by 不同于 order b

sort -u 和 uniq都能起到删除重复信息的功能,那么他们的区别究竟在哪呢?$ cat test              jasonjasonjasonfffffjason 下面分别执行三个命令 1:sort -u test sort -u testfffffjason 2: uniq test $uniq test jasonfffffjason 3: sort test|uniq $sort test |uniq fffffjason 从上面三个命令我们很容易看出他们之间的区别.un

select 子句 指定列 可放置分组函数 where子句:限制行 group by 子句:对数据进行分组 和 having子句:限定组.和group by 一起使用 (对分组时候进行筛选)可放置分组函数 分组函数: sum(列名):求和 avg(列名):求平均 max(列名):求最大 min(列名):求最小 count(列名/*):计算行数,用*,表示统计所有行 (都忽略空行值) order by 列名:默认升序排序 order by 列名 asc :升序 order by 列名 desc :

Hive去重统计 先说核心: 都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个, group by 可以有多个进行并行聚合,所以group by会快. 经常在公司还能看到.很多老人用distinct去重,很容易数据量大的时候的数据倾斜.感谢上次冲哥的指正. 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运

sorted(A-LIST)会返回一个新的object,不改变**A-LIST*本身. A-LIST.sort()会直接改变A-List,不产生新的object.

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

测试数据 create table sort_test( id int, name string ) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile; [root@wadeyu ~]# cat sort_test.log 4679 aaa 4728 aaa 3040 aaa 4207 aaa 2231 aaa 1279 aaa 7954 aaa 582 aaa 7

相信做oracle开发和管理的朋友对sort肯定不会陌生,大家通常都遇到这样那样的排序性能问题,所以我写这一系列关于sort的文章告诉大家在oracle里面sort是怎么一回事以及如果调整sort获得更好的性能. 首先,我们来回顾一下什么情况下需要sort,当取distinct值的时候需要,当进行merge join的时候也需要,当语句包含group by,order by的时候需要,当创建索引的时候需要等等.那么我们来看一下在oracle里面排序分为哪几种方式呢? 一.SORT UNIQUE

主要内容: 1.qsort的用法 2.sort的用法 3.qsort和sort的区别 qsort的用法: 原 型: void qsort(void *base, int nelem, int width, int (*fcmp)(const void *,const void *)); 功 能: 使用快速排序例程进行排序 参 数: 1 待排序数组首地址 2 数组中待排序元素数量 3 各元素的占用空间大小 4 指向函数的指针,用于确定排序的顺序 说 明:qsort函数是ANSI C标准中提供的,其

在R中,和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order(). sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后的数值向量.rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”.而order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置. > x<-c(30,2,100)> sort(x)[1]   2  30 100> order(x)[1] 2 1 3> x[order(x)][1]   2  30 100> rank(x)[1] 2