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:  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…

先说结论,再举例子.   hive中,left join与left outer join等价.   left semi join与left outer join的区别:left semi join相当于in,即会过滤掉左表中join不到右表的行,右表中有多行能join到时显示一行,并且只输出左表的字段.不输出右表的字段:left outer join不会过滤掉左表中的行,右表中有多行能join到时显示多行,并且能够同时输出左表和右表中的字段.   以下为不同语句的效果比对,环境:Hive 1.1…

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…

一.distinct,group by与ROW_Number()窗口函数使用方法 1. Distinct用法:对select 后面所有字段去重,并不能只对一列去重. (1)当distinct应用到多个字段的时候,distinct必须放在开头,其应用的范围是其后面的所有字段,而不只是紧挨着它的一个字段,而且distinct只能放到所有字段的前面 (2)distinct对NULL是不进行过滤的,即返回的结果中是包含NULL值的 (3)聚合函数中的DISTINCT,如 COUNT( ) 会过滤掉为NU…

hive语句执行顺序 msyql语句执行顺序 代码写的顺序: select ... from... where.... group by... having... order by.. 或者 from ... select ... 代码的执行顺序: from... where...group by... having.... select ... order by... hive 语句执行顺序 大致顺序 from... where.... select...group by... having…

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…

结论: order by:全局排序,这也是4种排序手段中唯一一个能在终端输出中看出全局排序的方法,只有一个reduce,可能造成renduce任务时间过长,在严格模式下,要求必须具备limit子句. sort by:可以运行多个reduce,每个reduce内排序,默认升序排序. distribute by:控制map的输出在reduce中是如何划分的.通常与sort by组合使用,按照特定字段进行排序. cluster by:如果distribute by字段和sort by字段相同,且安装默…

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…