order by 、sort by、distribute by、group by、cluster by的区别

本文详细解析了Hive SQL中的orderby、sortby、distributeby和clusterby的使用方法及区别。orderby实现全局排序,sortby为局部排序,distributeby控制数据如何分配到reduce任务,clusterby则同时实现数据聚集与排序。

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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,必须指定输出的条数。

select id,sum(money) from t group by id 这条语句只用一个job就ok,

select id,sum(money) from t group by id order by id 如果加上order by 就会多一个job进行排序操作。

2、sort by

sort  by 是局部排序,会在每个reduce端做排序,每个reduce端是排序的,也就是每个reduce出来的数据是有序的,但是全部不一定有序,除非一个reduce,一般情况下可以先进行局部排序完成后,再进行全局排序,会提高不少效率。

select id,sum(money) from t group by id sort by id; 这条语句也不会增加job,它在reduce端直接进行排序。

3、distribute by

distribute by 是控制map端在reduce上是如何区分的,distribute by  会把指定的值发到同一个reduce中,比如 用上面数据distribute by id 它就会把id相同的值放到一个reduce中执行,不是一个值一个reduce,而是相同的值进入到一个reduce,例如用上面数据可以进入到2个reduce,一般情况下可以sort by 结合使用,先进行分组reduce,再进行排序。

如:select id,money,name from t distribute by id sort by id

4、cluster by

这个其实就是distribute by 和sort by 结合使用的结果。

如:select id,money,name from t cluster by id;

这条语句其实和select id,money,name from t distribute by id sort by id 这条语句的结果是一样的
一、distribute by与group by 的区别

都是按key值划分数据 都使用reduce操作 **唯一不同的是,distribute by只是单纯的分散数据,distribute by col – 按照col列把数据分散到不同的reduce。而group by把相同key的数据聚集到一起,后续必须是聚合操作。

二、order by与sort by 的区别

order by是全局排序 sort by只是确保每个reduce上面输出的数据有序。如果只有一个reduce时,和order by作用一样。

三、cluster by

把有相同值的数据聚集到一起,并排序。 效果等价于distribute by col sort by col, cluster by col <==> distribute by col sort by col

<think>嗯,用户问的是Hive SQL中PARTITION BYDISTRIBUTE BY区别,这个问题在分布式计算中确实容易混淆。用户可能正在处理大数据集,需要优化查询性能或实现特定数据分布逻辑。 从引用内容看,用户提供的资料很全面,涵盖了Hive各种BY关键字的用法。特别是引用[4]的对比表很清晰,引用[2][3]强调了全局排序的性能问题。用户似乎更关注实际应用场景而非纯理论。 需要特别注意几个关键点: 1. 物理层面逻辑层面的区别DISTRIBUTE BY是物理重分布数据(影响文件存储位置),而PARTITION BY在窗口函数中只是逻辑分组 2. 性能影响:引用[3]特别指出全局排序(ORDER BY)的性能陷阱,这正是DISTRIBUTE BY的优化场景 3. 用户可能混淆了表分区(partitioned table)窗口函数分区,这点在引用[1][4]都有提及 用户可能正在处理的具体场景包括: - 需要为后续查询预排序大数据集(适合DISTRIBUTE BY + SORT BY) - 在做时间序列分析时需要计算窗口函数(适合PARTITION BY + ORDER BY) - 可能遇到数据倾斜问题,想通过DISTRIBUTE BY缓解 在解释时要强调典型错误用法,比如: × 在单个查询里混用两种机制 × 期望DISTRIBUTE BY能替代GROUP BY做聚合 × 在窗口函数中使用DISTRIBUTE BY(语法不允许) 最后的相关问题设计要覆盖用户可能的后续疑问,特别是CLUSTER BY这种语法糖,以及如何避免全局排序瓶颈——这点引用[2][3]给出了明确警告。</think>在 Hive SQL 中,**`PARTITION BY` `DISTRIBUTE BY` 的核心区别在于作用层级目的**,以下是详细对比: --- ### **1. 核心功能对比** | **关键字** | **作用层级** | **核心目的** | **是否改变数据物理分布** | **典型场景** | |-------------------|----------------------|------------------------------------------|--------------------------|----------------------------------| | **`PARTITION BY`** | **窗口函数内** | 逻辑分组(内存计算) | ❌ 否 | 排名、累计等分析函数(如 `RANK()`) | | **`DISTRIBUTE BY`**| **数据物理分发** | 控制数据在 Reducer 间的分布 | ✅ 是 | 优化 JOIN、避免数据倾斜、预排序存储 | > 💡 **关键区别**: > - `PARTITION BY` 是**逻辑分组**(窗口函数内部分组),不改变数据物理位置。 > - `DISTRIBUTE BY` 是**物理分发**(决定数据分配到哪个 Reducer),改变数据存储位置[^4][^5]。 --- ### **2. 执行原理与效果** #### **(1) `PARTITION BY`(窗口函数中)** ```sql SELECT name, dept_id, salary, RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS rank FROM employees; ``` - **行为**: - 在单个 Reducer 内存中按 `dept_id` **逻辑分组**,组内按 `salary` 排序。 - **不改变**原始数据行数物理分布。 - **输出**:每个部门内薪资排名,全局数据仍无序[^3][^4]。 #### **(2) `DISTRIBUTE BY`(数据分发)** ```sql -- 按部门分发数据,部门内按薪资排序 INSERT OVERWRITE TABLE emp_sorted SELECT * FROM employees DISTRIBUTE BY dept_id SORT BY salary DESC; ``` - **行为**: - Map 阶段结束后,按 `dept_id` 的哈希值将数据**物理分发**到不同 Reducer。 - 每个 Reducer 内部按 `salary` 排序,生成**局部有序**文件。 - **输出**:数据按部门存储在不同文件,每个文件内薪资降序[^4][^5]。 --- ### **3. 实际效果对比示例** #### **数据分布示意图** ```mermaid graph LR A[原始数据] --> B[窗口函数: PARTITION BY] B --> C[逻辑分组:内存计算] C --> D[输出:全局无序,组内有序] A --> E[DISTRIBUTE BY] E --> F[物理分发:数据按哈希分配到Reducer] F --> G[每个Reducer内部排序 SORT BY] G --> H[输出:多个局部有序文件] ``` #### **场景说明** - **`PARTITION BY` 适用场景**: 快速计算部门内薪资排名,无需修改数据存储结构[^4]。 - **`DISTRIBUTE BY + SORT BY` 适用场景**: 预先按部门分区并排序存储,加速后续查询(如 `WHERE dept_id=10` 直接读取对应文件)[^1][^5]。 --- ### **4. 常见误区澄清** | **误区** | **说明** | |------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | `PARTITION BY` 会分发数据? | ❌ 否,仅在窗口函数内逻辑分组,不触发 Shuffle[^3][^4]。 | | `DISTRIBUTE BY` 可替代窗口函数? | ❌ 否,二者目的不同:分发 vs 内存计算。 | | 两者能否同时使用? | ⚠️ 不能,`PARTITION BY` 仅用于窗口函数,`DISTRIBUTE BY` 用于物理分发[^4]。 | --- ### **5. 总结:选择依据** | **需求** | **推荐方案** | |------------------------------|----------------------------| | 需逻辑分组计算排名、累计值 | `PARTITION BY + ORDER BY` | | 需优化大表 JOIN 或预排序存储 | `DISTRIBUTE BY + SORT BY` | | 需全局有序输出 | `ORDER BY`(但性能差)[^2] | > ⚠️ **性能警告**: > - `ORDER BY` 会导致全局排序(单 Reducer 瓶颈)[^2][^3]。 > - 大数据量时优先用 `DISTRIBUTE BY + SORT BY` 替代全局排序[^4][^5]。 --- ### **相关问题** 1. **Hive 中如何实现全局排序而不引发性能问题?** > 可预先用 `DISTRIBUTE BY` 分发数据,再对每个有序文件做归并排序[^4]。 2. **`CLUSTER BY` `DISTRIBUTE BY + SORT BY` 有何区别?** > `CLUSTER BY col` 等价于 `DISTRIBUTE BY col SORT BY col`,但仅支持相同字段[^4][^5]。 3. **窗口函数的 `PARTITION BY` 是否等同于 Hive 表分区?** > ❌ 否,表分区是物理目录划分(如 `PARTITIONED BY (date string)`),窗口函数是内存分组[^1][^4]。 4. **如何利用 `DISTRIBUTE BY` 优化大表 JOIN 的性能?** > 将关联键作为分发键,确保相同键的数据落到同一 Reducer[^4][^5]。 5. **`SORT BY` `ORDER BY` 在数据量大的场景下如何选择?** > 优先 `SORT BY`(局部排序),避免 `ORDER BY` 的单 Reducer 瓶颈[^2][^3]。
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