hive中常用的几个排序
order by #全局排序，因为是全局排序，所以job是一个reduce，reduce的个数参数设置对其无效
sort by #一个reduce时为全局排序，多个reduce时，每个reduce各自排序，为了提高全局排序的性能，可以先用sort by做局部排序，然后再做全局排序
distribute by #hash 分组，根据key和reduce个数进行数据分发，默认使用hash的方式
cluster by #distribute by + sort by（注意和hive.enforce.bucketing参数的应用）
结合两个例子来看排序的应用：
1）cdnjob的优化思路
熟悉map slot的分配规则的同学应该知道，text gz的文件是不支持split的，因此这种情况下最多只有一个map（不管数据量多大），
这样在做数据处理时，如果文件很大而且计算逻辑比较复杂（比如cdn的报表，需要做各种聚合计算和ip地址的解析），效率就会比较低下。
一个思路就是建一个中间表，对原始表进行distribute by，对中间表进行复杂的计算，这样就可以使用多个map，提高运算效率。
2）solr测试的思路
测试hive2solr时，需要模拟一个文件和多个文件的写入情况。
默认使用的sql是
insert into table xxx select * from data_for_sol;
这是一个hdfs操作，不涉及mapred，不太好模拟多个文件的写入情况。
可以在后面套一个 distribute by ，并合理设置reduce的数量（mapred.reduce.tasks），这样就会生成多个reduce的文件。
insert into table xxx select * from data_for_solr distribute by session_id;
注意：reduce slot的分配由下面几个情况决定
1）sql类型（比如order by只有一个reduce）
2）参数
mapred.reduce.tasks;
每个任务reduce的默认值,默认为-1,-1 代表自动根据作业的情况来设置reduce的值，优先级高于下面两个设置。
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
根据reduce的输入数据（map端的输出数据，不管是否压缩），大小判断reduce的个数，默认1G
hive.exec.reducers.max reduce的最大数量，默认999个
计算方法：
reducers = (int) ((totalInputFileSize + bytesPerReducer - 1) / bytesPerReducer); reducers = Math.max(1, reducers); reducers = Math.min(maxReducers, reducers); 关于map/reduce slot的分配规则以后有机会再说。
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