https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+SortBy
一、order by
对全局数据的排序，仅仅只有一个reduce；
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
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。hive (db_hive)> select * from emp order by empno desc;
二、sort by
Hive中指定了sort by，那么在每个reducer端都会做排序，也就是说保证了局部有序（每个reducer出来的数据是有序的，
但是不能保证所有的数据是有序的，除非只有一个reducer），好处是：执行了局部排序之后可以为接下去的全局排序提高不少的效率
（其实就是做一次归并排序就可以做到全局排序了）。#我们可以设置一下reduce的个数
hive (db_hive)> set mapreduce.job.reduces= 3;
hive (db_hive)> set mapreduce.job.reduces;
mapreduce.job.reduces=3
#再执行的时候就会有3个reduce结果，在命令行上输出结果时默认合并了，
hive (db_hive)> select * from emp sort by empno asc;
#如果用下面语句将结果插入到本地目录，就会看到三个结果集
insert overwrite local directory'/opt/datas/sortby-res'select * from emp sort by empno asc;
[root@hadoop-senior ~]# ls /opt/datas/sortby-res/
000000_0 000001_0 000002_0
[root@hadoop-senior ~]# cat /opt/datas/sortby-res/000000_0
7654MARTINSALESMAN76981981-9-281250.01400.030
7698BLAKEMANAGER78391981-5-12850.0N30
7782CLARKMANAGER78391981-6-92450.0N10
7788SCOTTANALYST75661987-4-193000.0N20
7839KINGPRESIDENTN1981-11-175000.0N10
7844TURNERSALESMAN76981981-9-81500.00.030
[root@hadoop-senior ~]# cat /opt/datas/sortby-res/000001_0
7499ALLENSALESMAN76981981-2-201600.0300.030
7521WARDSALESMAN76981981-2-221250.0500.030
7566JONESMANAGER78391981-4-22975.0N20
7876ADAMSCLERK77881987-5-231100.0N20
7900JAMESCLERK76981981-12-3950.0N30
7934MILLERCLERK77821982-1-231300.0N10
[root@hadoop-senior ~]# cat /opt/datas/sortby-res/000002_0
7369SMITHCLERK79021980-12-17800.0N20
7902FORDANALYST75661981-12-33000.0N20三、distribute by
类似于MapReduce中分区partition，对数据进行分区，结合sort by进行使用；
distribute by必须要写在sort by之前，因为distribute by的功能是要先分区，sort by是对分区进行排序的；
#我这里是对deptno进行分区，然后对empno排序
hive (db_hive)> insert overwrite local directory '/opt/datas/distby-res' select * from emp distribute by deptno sort by empno asc;
#emp表的最后一个字段是deptno，从下面可以看出是按最后一个字段分区的
[root@hadoop-senior ~]# cat /opt/datas/distby-res/000000_0
7499ALLENSALESMAN76981981-2-201600.0300.030
7521WARDSALESMAN76981981-2-221250.0500.030
7654MARTINSALESMAN76981981-9-281250.01400.030
7698BLAKEMANAGER78391981-5-12850.0N30
7844TURNERSALESMAN76981981-9-81500.00.030
7900JAMESCLERK76981981-12-3950.0N30
[root@hadoop-senior ~]# cat /opt/datas/distby-res/000001_0
7782CLARKMANAGER78391981-6-92450.0N10
7839KINGPRESIDENTN1981-11-175000.0N10
7934MILLERCLERK77821982-1-231300.0N10
[root@hadoop-senior ~]# cat /opt/datas/distby-res/000002_0
7369SMITHCLERK79021980-12-17800.0N20
7566JONESMANAGER78391981-4-22975.0N20
7788SCOTTANALYST75661987-4-193000.0N20
7876ADAMSCLERK77881987-5-231100.0N20
7902FORDANALYST75661981-12-33000.0N20四、cluster by
当distribute by和sort by字段相同时，可以使用cluster by；
cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。 所以最终的结果是每个Reduce处理的数据范围不重叠，
而且每个Reduce内的数据是排序的，而且可以打到全局有序的结果。
##
hive (db_hive)> insert overwrite local directory '/opt/datas/cluster-res' select * from emp cluster by empno;
##
[root@hadoop-senior ~]# ls /opt/datas/cluster-res/
000000_0 000001_0 000002_0
[root@hadoop-senior ~]# cat /opt/datas/cluster-res/000000_0
7521WARDSALESMAN76981981-2-221250.0500.030
7566JONESMANAGER78391981-4-22975.0N20
7698BLAKEMANAGER78391981-5-12850.0N30
7782CLARKMANAGER78391981-6-92450.0N10
7788SCOTTANALYST75661987-4-193000.0N20
7839KINGPRESIDENTN1981-11-175000.0N10
7902FORDANALYST75661981-12-33000.0N20
[root@hadoop-senior ~]# cat /opt/datas/cluster-res/000001_0
7369SMITHCLERK79021980-12-17800.0N20
7654MARTINSALESMAN76981981-9-281250.01400.030
7876ADAMSCLERK77881987-5-231100.0N20
7900JAMESCLERK76981981-12-3950.0N30
[root@hadoop-senior ~]# cat /opt/datas/cluster-res/000002_0
7499ALLENSALESMAN76981981-2-201600.0300.030
7844TURNERSALESMAN76981981-9-81500.00.030
7934MILLERCLERK77821982-1-231300.0N10五、总结
OrderBy
全局排序，一个Reduce
Sort By
每个reduce内部进行排序，全局不是排序
Distribute By
类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用
Cluster By
当distribute和sort字段相同时，使用方式