1、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。
如：原始数据为
id money name
2 15 d
2 13 b
4 13 g
1 14 c
1 12 a
3 11 h
3 14 f
select id,sum(money) from t group by id 这条语句只用一个job就ok，
select id,sum(money) from t group by id order by id 如果加上order by 就会多一个job进行排序操作。
2、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。
select id,sum(money) from t group by id sort by id; 这条语句也不会增加job，它在reduce端直接进行排序。
3、distribute by
distribute by 是控制map端在reduce上是如何区分的，distribute by 会把指定的值发到同一个reduce中，比如 用上面数据distribute by id 它就会把id相同的值放到一个reduce中执行，不是一个值一个reduce，而是相同的值进入到一个reduce，例如用上面数据可以进入到2个reduce，一般情况下可以sort by 结合使用，先进行分组reduce，再进行排序。
如：select id,money,name from t distribute by id sort by id
4、cluster by
这个其实就是distribute by 和sort by 结合使用的结果。
如：select id,money,name from t cluster by id;
这条语句其实和select id,money,name from t distribute by id sort by id 这条语句的结果是一样的
