全排序：order by对全部所有的数据进行排序，在实现的时候是放到一个reduce中进行的，可以想象这样做效率是比较低的；

局部排序：sort by对数据进行分组，然后在组内进行排序，每个reduce分别进行自己的排序；

 

 

row_num()函数:row_num函数通常用over(partition by id)，把后面相同id的划分为一组，对这一组内的数据来进行排列；

distribute by：控制着在map端如何分区，按照什么字段进行分区，要注意均衡。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。这里就是MR程序员经常做的，设置PARTITION类的过程，此处已经成为一种语法;

 

sort by：每个reduce按照sort by 字段进行排序，reduce的数量按照默认的数量来进行，当然可以指定。最终可以进行归并排序得出结果。适用于数据量比较大的排序场景。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;

 

order by：reduce只有一个，在一个reduce中完成排序，使用于数据量小的场景。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;

 

partition by:partition by指定按照字段进行分组，能够和row_num一起使用

 

 例如

1. // 根据年份和气温对气象数据进行排序，以确保所有具有相同年份的行最终都在一个reducer分区中  
2.   
3. From record2  
4. select year, temperature  
5. distribute by year  
6. sort by year asc, temperature desc;


因此，distribute by 经常和 sort by 配合使用。