Hive的四种排序
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）
只有一个reducer，会导致当输入规模比较大时，需要较长的时间。
set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值)
set hive.mapred.mode=strict;
order by 和数据库中的order by功能一致按照某一项&几项排序输出。
与数据库中order by的区别在于hive.mapred.mode = strict模式下 必须指定limit否则执行会报错
原因：在order by状态下所有的数据都会到一台服务器进行reduce操作也就是只有一个reduce，如果在数据量大的情况下会出现无果的情况，如果进行limit n，那只有n * map
number 条记录而已。只有一个reduce也可以出来里过来
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只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。
sort by 不受hive.mapred.mode是否为strict，nostrict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（set mapred.reduce.tasks=<number>），对输出的数据在执行归并排序，即可以得到全部结果。
注意：可以用limit子句大大减少数据量。使用limit n后，传输到reduce端（单机）的数据记录就减少到n*（map个数）。否则由于数据过大可能出不了结果。
distribute by
按照指定的字段对数据进行划分到不同的输出reduce / 文件中。
insert overwrite local directory '/home/hadoop/out' select * from test order by name distribute by length(name);
此方法会根据name的长度划分到不同的reduce中，最终输出到不同的文件中。
length 是内建函数，也可以指定其他的函数或这使用自定义函数。
Cluster By
cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。
但是排序只能是倒序排序，不能指定排序规则为asc 或者desc。
Hive的分区分桶
我们发现其实桶的概念就是MapReduce的分区的概念，两者完全相同。物理上每个桶就是目录里的一个文件，一个作业产生的桶（输出文件）数量和reduce任务个数相同。
而分区表的概念，则是新的概念。分区代表了数据的仓库，也就是文件夹目录。每个文件夹下面可以放不同的数据文件。通过文件夹可以查询里面存放的文件。但文件夹本身和数据的内容毫无关系。
桶则是按照数据内容的某个值进行分桶，把一个大文件散列称为一个个小文件。
这些小文件可以单独排序。如果另外一个表也按照同样的规则分成了一个个小文件。两个表join的时候，就不必要扫描整个表，只需要匹配相同分桶的数据即可。效率当然大大提升。
同样，对数据抽样的时候，也不需要扫描整个文件。只需要对每个分区按照相同规则抽取一部分数据即可。
分区表
如果在建表时使用了 PARTITIONED BY，表即为分区表。分区表下的数据按分区键的值（或值的范围）放在HDFS下的不同目录中，可以有效减少查询时扫描的数据量，提升查询效率。
• 非分区表
非分区表即除分区表之外的表。
2.1.2.1.4. 按表是否分桶分类
按表是否分桶可以将表分为两类：分桶表和非分桶表。
• 分桶表
如果在建表时使用了 CLUSTERED BY … INTO … BUCKETS，表即为分桶表。分桶表下的数据按
分桶键的哈希值放在HDFS下的不同目录中，可以有效减少查询时扫描的数据量，提升查询效率。
• 非分桶表
非分桶表即除分桶表之外的表
Hive的应用范围举例
日志分析：日志分析可以优化系统，获知用户行为，也可以获知数据的统计信息
数据挖掘：通过结构化数据的挖掘，能够获得原先使用者没有意识的信息
文档索引：可以对一系列文档进行分析，并形成文档的索引结构，不一定是完整的排序表，可能是关联信息的索引
商业智能信息处理：可以对商业信息进行查询分析，从中可以获得一些只能决策的信息
及时查询以及数据验证：数据分析人员可能临时需要验证数据的特性，需要查询引擎迅速进行数据分析