Hive 四种排序 （亲手实战 + 理解，烦请您过目）大数据靠自己A. 的博客-

1、全局排序 （order by）

order by：全局排序 只有一个reduce；多个reduce无用

① 使用order by排序的子句在select 结尾处。

降序：desc

升序：asc 不需要指定，默认是升序

②案例实操：

结果：

2、区内排序 （sort by ）分区字段 (distribute by)

设置reduces 个数:

set mapreduce.job.reduces = 3;

distribute by 分区字段 store by 排序字段 联合使用

②案例实操：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mapreduce.job.reduces>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。

③输出结果：排序字段是NBA.name 可以看出是乱序。

3、distribute by

① 类似于MapReduce中分区partation，对数据进行分区，结合sort by进行使用 distribute by控制在map端如何拆分数据给reduce端。hive会根据distribute by后面列，对应reduce的个数进行分发，默认是采用hash算法。

② 二者结合使用的效果：

hive (test_db)> select nba.id,nba.name,nba.city from nba distribute by nba.name sort by nba.id;

结果：

4、当分区条件和排序条件相同使用（cluster by）

① 当分区条件和排序条件相同使用cluster by .

Cluster by 除了具有distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。当distribute by和sort by 字段相同时，可以使用cluster by 代替

②案例实操：

我是按照 ：nba.name 字母升序排序的，默认数据是乱序。

结果出来如下：

5、group by:对检索的数据进行单纯的分组，一般和聚合函数一起使用。

6、partition by:用来辅助查询，缩小查询范围，加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。

① row_number() over ( partition by order by ）

select nba.id, nba.name, nba.city, row_number() over( partition by nba.name order by nba.id desc ) from nba;

② count(字段) over (partition by… order by …desc)

hive (test_db)> select nba.id,nba.name,nba.city,count(nba.city) over (partition by nba.name order by nba.id desc) from nba;

结果：

select nba.id,nba.name,nba.city,max(nba.id) over (partition by nba.name order by nba.id desc) from nba;

max(id)over(parition by name order by id ) 的意思是通过name分组 在每一个组当中使用id排序 最后求出最大的id

7、总结:

1、今天学到一招：在我们hive中 使用over子句窗口函数时要在over 前加聚合函数，不然报错，亲自实战。

2、在聚合函数前面不要忘记加逗号

3、聚合函数如下：

max()

min()

count()

sum()

AVG()

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