一、排序基础
1、什么是排序
排序是将一组数据按照某一特定规则进行排列的过程,使得每个数据都按照一定的顺序存储和访问。
2、排序方式
2.1、内部排序
内部排序指全部数据都能够加载到内存中进行排序。内部排序通常采用交换排序和选择排序。
2.2、外部排序
外部排序指数据量过大,不能且不需一次性放到内存中排序的情况,即需要在磁盘上进行排序。
3、排序算法
排序算法包括冒泡排序、插入排序、快速排序、堆排序、归并排序等等。
二、Hive中的排序
Hive中支持多种排序方法,包括默认排序、二次排序、部分排序等。
三、默认排序
1、默认排序方式
Hive默认使用MapReduce进行排序,原理是分治和归并的思想。Hive通过Reducer来完成排序工作。
2、查询时启用默认排序
使用ORDER BY
语句可以启用默认排序功能,对查询结果进行排序,例如:
SELECT name, age
FROM students
ORDER BY age DESC
四、二次排序
1、二次排序原理
在MapReduce中默认的排序方式为根据Key进行排序,如果存在相同的Key,则默认按Value进行排序。如果需要更加灵活的排序方式,可以使用二次排序。二次排序通过实现WritableComparable
接口,并重载compareTo
方法来自定义排序规则。
2、二次排序示例
例如,对一个MapReduce程序的结果按照“年龄-身高-体重”依次排序,则定义:
public class PersonWritable implements WritableComparable<PersonWritable> {
private int age;
private float height;
private float weight;
// 省略getter和setter
@Override
public int compareTo(PersonWritable o) {
if (this.age != o.age) {
return this.age - o.age;
} else if (this.height != o.height) {
return this.height - o.height > 0 ? 1 : -1;
} else if (this.weight != o.weight) {
return this.weight - o.weight > 0 ? 1 : -1;
} else {
return 0;
}
}
@Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
dataOutput.writeInt(age);
dataOutput.writeFloat(height);
dataOutput.writeFloat(weight);
}
@Override
public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
age = dataInput.readInt();
height = dataInput.readFloat();
weight = dataInput.readFloat();
}
}
五、部分排序
1、部分排序原理
部分排序是对大数据进行重新排序的一种处理方式。在MapReduce任务中,每个Mapper任务会对输入数据进行局部排序,Reducer任务会对所有Mapper任务输出的结果进行全局排序,如果数据量过大,全局排序无法完成,则需要采用部分排序方式。
2、部分排序示例
例如,对于一个数据集合,需要根据指定的属性进行分组、排序,但是无法将所有数据全部放入内存中进行排序,这时候可以采用部分排序的方式,具体代码如下:
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
CREATE TABLE partitioned_table (
name STRING,
age INT,
gender STRING,
height FLOAT,
weight FLOAT
)
PARTITIONED BY (age_group INT);
INSERT OVERWRITE TABLE partitioned_table
PARTITION(age_group)
SELECT name, age, gender, height, weight, age/10 as age_group
FROM students
CLUSTER BY age_group, height, weight
DISTRIBUTE BY age_group
SORT BY height, weight DESC;
六、排序性能优化
1、使用groupBy代替order-by
当查询需要对大数据集进行排序时,可以使用GROUP BY
替换ORDER BY
语句,例如:
SELECT name, age
FROM students
GROUP BY name, age
2、设置Reducer数量
在Hive中,Reducer数量直接影响查询性能,过多或过少都会影响性能。调整Reducer数量可以提高查询性能。
3、开启压缩
开启压缩可以在磁盘IO和网络传输中减少数据的传输量,从而提高查询性能。
七、总结
Hive的排序包括默认排序、二次排序和部分排序。在实际应用过程中,需要根据数据量和排列规则综合选择排序方式,并进行相关优化,以提高查询性能。