系统环境
Linux Ubuntu 16.04
jdk-7u75-linux-x64
hive-1.1.0-cdh5.4.5
hadoop-2.6.0-cdh5.4.5
mysql-5.7.24
相关知识
Hive中支持多种分组操作：Order by、Sort by、Group by、Distribute by、Cluster by等
（1）Hive中的Order by和传统Sql中的Order by一样，对查询结果做全局排序，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出结果，那么在这样的严格模式下，必须指定输出的条数。
（2）Sort by是局部排序，会在每个Reduce端做排序，单个Reduce出来的数据是有序的，假设我设置了3个Reduce，那么这3个Reduce就会生成三个文件，每一个文件都会按Sort by后设置的条件排序，但是当这3个文件数据合在一起就不一定有序了，一般情况下可以先进行Sort by局部排序完成后，再进行全局排序，就会提高不少效率。
（3）Group by是分组查询，一般配合聚合函数一起使用，Group by有一个原则，就是Select后面的所有列中，没有使用聚合函数的列，必须出现在Group by后面。
（4）Hive中的Distribute by是控制在Map端如何拆分数据给Reduce端的。按照指定的字段对数据划分到不同的Reduce输出文件中，默认是采用Hash算法。对于Distribute by进行测试，一定要分配多Reduce进行处理，否则无法看到Distribute by的效果。
（5）Cluster by除了具有Distribute by的功能外还兼具Sort by的功能，相当于Distribute by+ Sort by的结合，但是排序只能是倒叙排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。
任务内容
1.全局排序Order by与局部排序Sort by的用法，以及各自适用的场景。
2.分组查询Group by的应用场景与基本语法。
3.Cluster by与Distribute by和Sort by的关系及操作。
任务步骤
1.首先检查Hadoop相关进程，是否已经启动。若未启动，切换到/apps/hadoop/sbin目录下，启动Hadoop。
jps
cd /apps/hadoop/sbin
./start-all.sh
2.然后开启Mysql，用于存放Hive的元数据。（密码：zhangyu）
sudo service mysql start
3.切换到/data/hive4目录下，如不存在需提前创建hive4文件夹。
mkdir /data/hive4
cd /data/hive4
4.使用wget命令，下载http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive4中的文件。
wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive4/goods_visit
wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive4/order_items
wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive4/buyer_favorite
5.在终端命令行界面，直接输入Hive命令，启动Hive命令行。
hive
