Hive中order by，sort by，distribute by，cluster by的区别以及row_number() over函数的基本用法

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。

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的输出有序，并不保证全局有序。sort by不同于order by，它不受hive.mapred.mode属性的影响，sort by的数据只能保证在同一个reduce中的数据可以按指定字段排序。使用sort by你可以指定执行的reduce个数(通过set mapred.reduce.tasks=n来指定)，对输出的数据再执行归并排序，即可得到全部结果。

三.distribute by：

distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。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。sort by为每个reduce产生一个排序文件。在有些情况下，你需要控制某个特定行应该到哪个reducer，这通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by刚好可以做这件事。因此，distribute by经常和sort by配合使用。
注：Distribute by和sort by的使用场景

1.Map输出的文件大小不均。

2.Reduce输出文件大小不均。

3.小文件过多。

4.文件超大。

四.cluster by：

cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是倒叙排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。

五.ROW_NUMBER() OVER函数的基本用法

语法：ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMNORDER BY COLUMN)

详解：

row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDERBY COL2)表示根据COL1分组，在分组内部根据COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（该编号在组内是连续并且唯一的)。

场景描述：
在Hive中employee表包括empid、depid、salary三个字段，根据部门分组，显示每个部门的工资等级。