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）只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。

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 的区别在于在hive.mapred.mode = strict 模式下 必须指定 limit 否则执行会报错。

hive> select * from test order by id;
FAILED: Error in semantic analysis: 1:28 In strict mode, if ORDER BY is specified, LIMIT must also be specified. Error encountered near token 'id'

原因： 在order by 状态下所有数据会到一台服务器进行reduce操作也即只有一个reduce，如果在数据量大的情况下会出现无法输出结果的情况。

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）的数据记录数就减少到n个。否则由于数据过大可能出不了结果

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>）,对输出的数据再执行归并排序，即可以得到全部结果。

需要注意的是，N个Reduce处理的数据范围是可以重叠的，所以最后排序完的N个文件之间数据范围是有重叠的。

三、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

这个可以保证每个Reduce处理的数据范围不重叠，每个分区内的数据是没有排序的。

四、Cluster By

cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。

但是排序只能是倒序排序，不能指定排序规则为asc 或者desc