大数据-Hive排序

2.9. 排序

2.9.1. 全局排序

Order By：全局排序，一个reduce

1. 使用 ORDER BY 子句排序 ASC（ascend): 升序（默认） DESC（descend）: 降序
2. ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾。

案例实操

1. 查询学生的成绩，并按照分数降序排列

SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_score DESC; 

1. 查询学生的成绩，并按照分数升序排列

SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_score asc;

2.9.2. 按照别名排序

按照分数的平均值排序

select s_id ,avg(s_score) avg from score group by s_id order by avg;

2.9.3. 多个列排序

按照学生id和平均成绩进行排序

select s_id ,avg(s_score) avg from score group by s_id order by s_id,avg;

2.9.4. 每个MapReduce内部排序（Sort By）局部排序

Sort By：每个MapReduce内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。

1. 设置reduce个数

set mapreduce.job.reduces=3; 

1. 查看设置reduce个数

set mapreduce.job.reduces; 

1. 查询成绩按照成绩降序排列

select * from score sort by s_score; 

1. 将查询结果导入到文件中（按照成绩降序排列）

insert overwrite local directory '/export/servers/hivedatas/sort' select * from score sort by s_score

2.9.5. 分区排序（DISTRIBUTE BY）

Distribute By：类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用。

注意，Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。

对于distribute by进行测试，一定要分配多reduce进行处理，否则无法看到distribute by的效果。

案例实操：先按照学生id进行分区，再按照学生成绩进行排序。

1. 设置reduce的个数，将我们对应的s_id划分到对应的reduce当中去

set mapreduce.job.reduces=7; 

1. 通过distribute by 进行数据的分区

insert overwrite local directory '/export/servers/hivedatas/sort' select * from score distribute by s

2.9.6. CLUSTER BY

当distribute by和sort by字段相同时，可以使用cluster by方式。

cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是倒序排序，不能指定排序规则为ASC 或者DESC。 以下两种写法等价

select * from score cluster by s_id; 
select * from score distribute by s_id sort by s_id;