這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了Hive 中 sort by 和 order by 的區(qū)別。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。
order by會對輸入做全局排序，因此只有1個reducer（多個reducer無法保證全局有序），會導致當輸入規(guī)模較大時，需要較長的計算時間。
sort by不是全局排序，其在數(shù)據(jù)進入 reducer 前完成排序。
因此，如果用 sort by 進行排序，并且設置 mapred.reduce.tasks>1， 則 sort by 只保證每個 reducer 的輸出有序，不保證全局有序。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-599974.html
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hql 如下 select length(tag) from table1 order by length(tag) limit 20; 報錯FAILED: SemanticException [Error 10004]: Line…Invalid table alias or column reference ‘tag’: (possible column names are: _c0) FAILED: SemanticException [Error 10004]: Line…Invalid table alias or column reference ‘tag’: (possible column names are: _c0) 修改 用別名替
1.聚合函數(shù) 常見的聚合函數(shù)： Count、Sum、Max、Min和Avg 特點：不管原始數(shù)據(jù)多少條，聚合之后只有一條 Count(column)返回某列的行數(shù)，不包括NULL值 2.GROUP BY select中的字段要么是GROUP BY字段，要么是被聚合函數(shù)應用的字段 2.HAVING WHERE中無法出現(xiàn)聚合函數(shù)，所以有了HAVING WHERE是分組前
在分析或者處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，由于數(shù)據(jù)量較大時，一般只能隨機抽樣一部分的數(shù)據(jù)來分析，那么如何進行隨機抽樣呢？ 下面有幾種方法，目前常用的是 distribute by rand() sort by rand() limit n order by rand() : order by 是全局的，比較耗時， 只有一個reduce，是真正的隨機 sort by rand()
假設有一個數(shù)據(jù)表，包含了不同人員的信息，其中包括姓名、性別、年齡等字段?，F(xiàn)在需要統(tǒng)計不同年齡區(qū)間的人數(shù)，并按照年齡區(qū)間進行分組?？梢允褂萌缦?SQL 語句實現(xiàn)： ``` SELECT? ? CASE? ? ? WHEN age BETWEEN 0 AND 10 THEN \\\'0-10\\\'? ? ? WHEN age BETWEEN 11 AND 20 THEN \\\'11-20\\\'? ? ? WHEN a
????????在Hive中， DISTINCT和GROUP BY都可以用于去重，但是它們背后的實現(xiàn)方式是不同的，因此它們的效率也是不同的。 ????????DISTINCT是一種去重方法，它會掃描整個數(shù)據(jù)集，然后將重復的記錄刪除，只留下唯一的記錄 。由于DISTINCT需要掃描整個數(shù)據(jù)集，因此它在處理
Hive是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中事實上的數(shù)據(jù)倉庫標準。Hive是建立在Hadoop生態(tài)中的數(shù)據(jù)倉庫中間件，其本身并不提供存儲與計算能力。Hive的存儲引擎使用HDFS，計算引擎使用MapReduce或Spark。 Hive本質上是一個元數(shù)據(jù)管理平臺，通過對存儲于HDFS上的數(shù)據(jù)文件附加元數(shù)據(jù)，賦予HDFS上的文件以
整體 1、存儲位置：Hive在Hadoop上；Mysql將數(shù)據(jù)存儲在設備或本地系統(tǒng)中； 2、數(shù)據(jù)更新：Hive不支持數(shù)據(jù)的改寫和添加，是在加載的時候就已經(jīng)確定好了；數(shù)據(jù)庫可以CRUD； 3、索引：Hive無索引，每次掃描所有數(shù)據(jù)，底層是MR，并行計算，適用于大數(shù)據(jù)量；MySQL有索引，適合在線查
mssql 的正式名字是 SQL Server MS公司出的。圖形操作界面好一些，性能還可以。在在mssql和oracle上不能互換.支持OLEDB連接.asp、mssaql只能for window mysql 就是mysql 下面是readme:免費軟件。性能也可以。速度快，用于小規(guī)模.命令行界面.(可以裝圖形操作軟件.) sqlserver 我以前是做ASP的時候
【大數(shù)據(jù)技術】Hive on spark 與Spark on hive 的區(qū)別與聯(lián)系 Hive on Spark Hive 既作為存儲元數(shù)據(jù)又負責sql的解析優(yōu)化，遵守HQL語法，執(zhí)行引擎變成了spark，底層由spark負責RDD操作 Spark on Hive Hive只作為存儲元數(shù)據(jù)，Spark負責sql的解析優(yōu)化，遵守spark sql 語法，底層由spark負責RDD操作
Hive Hadoop Hive 和傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫區(qū)別 Spark 概念 基于內存的分布式計算框架 只負責算 不負責存 spark 在離線計算 功能上 類似于mapreduce的作用 MapReduce的缺點 運行速度慢 （沒有充分利用內存） 接口比較簡單，僅支持Map Reduce 功能比較單一 只能做離線計算 Spark優(yōu)勢 運行速度快
