hive中Sort By，Order By，Cluster By，Distribute By，Group By的区别

order by：

　　 hive中的order by 和传统sql中的order by 一样，对数据做全局排序，加上排序，会新启动一个job进行排序，会把所有数据放到同一个reduce中进行处理，不管数据多少，不管文件多少，都启用一个reduce进行处理。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。

sort by：

　　sort  by 是局部排序，会在每个reduce端做排序，每个reduce端是排序的，也就是每个reduce出来的数据是有序的，但是全部不一定有序，除非一个reduce，一般情况下可以先进行局部排序完成后，再进行全局排序，会提高不少效率。

distribute by：

　　distribute by 是控制map端在reduce上是如何区分的，distribute by会把相同的Key发到同一个reduce中。一般情况下可以结合sort by 使用，distribute by必须要写在sort by之前。先进行分组reduce，再进行排序（相当于mapreduce中的分区函数）。

　　比如：select mid, money, name from store distribute by mid sort by mid asc, money asc；所有mid相同的数据会被送到同一个reducer去处理，这是因为指定了distribute by mid
PS：

Order by 能够预期产生完全排序的结果，但是它是通过只用一个reduce来做到这点的。所以对于大规模的数据集它的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此时可以换成Hive的非标准扩展sort by。Sort by为每个reducer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，通常是为了进行后续的聚集操作。Hive的distribute by 子句可以做这件事

cluster by（只能是使用默认的升序排序，不能使用ACS和DESC）：

　　这个其实就是distribute by 和sort by 结合使用的结果（前提是同一个字段）。
　　例如：select id,money,name from t cluster by id;

　　等价于：select id,money,name from t distribute by id sort by id

distribute by和group by的区别：

　　都是按key值划分数据 都使用reduce操作 **唯一不同的是，distribute by只是单纯的分散数据，distribute by col – 按照col列把数据分散到不同的reduce。而group by把相同key的数据聚集到一起，后续必须是聚合操作。

order by和sort by的区别：

　　order by是全局排序 sort by只是确保每个reduce上面输出的数据有序。如果只有一个reduce时，和order by作用一样。