一、排序与分发相关 BY 关键字
1. ORDER BY：全局统一排序
作用：对查询结果进行全局排序，确保最终结果集完全有序（仅允许单个 Reducer 处理数据）。
语法：
SELECT * FROM table_name ORDER BY column1 [ASC|DESC]; -- ASC 为默认升序
特点：
大数据量时性能较差（单节点压力大），适用于需要绝对有序的场景（如总分排名、全量数据排序）。
2. SORT BY：分区内局部排序
作用：在每个 Reducer 内部对数据排序，不同 Reducer 间结果可能无序。
语法：
SELECT * FROM table_name SORT BY column1 [ASC|DESC];
特点：数据先按分发规则（如 DISTRIBUTE BY）分配到多个 Reducer，再独立排序，性能优于 ORDER BY。
3. DISTRIBUTE BY：数据分发规则指定
作用：定义数据分发到 Reducer 的规则，相同值的记录会被分配到同一个 Reducer。
典型搭配：与 SORT BY 联用，实现 “先分发后排序”（分区内排序）。
语法：
SELECT * FROM table_name DISTRIBUTE BY column1 SORT BY column2 [ASC|DESC];
示例：按 user_id 分发数据到同一 Reducer，再按 log_time 排序：
SELECT * FROM logs DISTRIBUTE BY user_id SORT BY log_time ASC;
4. CLUSTER BY：分发与排序的语法糖
作用：等价于 DISTRIBUTE BY column AND SORT BY column，对同一字段同时进行分发和排序。
语法：
SELECT * FROM table_name CLUSTER BY column;
限制：仅能对单一字段操作，无法对不同字段分别设置分发和排序规则。
二、分组与聚合相关 BY 关键字
5. GROUP BY：数据分组与聚合
作用：按指定字段对数据分组，配合聚合函数（如 SUM、COUNT、AVG） 进行统计计算。
语法：
SELECT group_col, aggregate_func(column)
FROM table_name
GROUP BY group_col;
示例：统计各部门员工人数及平均工资：
SELECT dept_id, COUNT(*) AS emp_count, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY dept_id;
注意：未在聚合函数中的字段需出现在 GROUP BY 子句中（Hive 3.0+ 支持优化）。
6. PARTITION BY：分区与窗口分组
场景一：Hive 表分区（物理存储）
作用：将数据按字段存储在不同目录（如按日期、地域分区），提升查询效率。
语法：
CREATE TABLE sales_data (order_id INT, amount DECIMAL)
PARTITIONED BY (year STRING, month STRING);
过滤分区字段时可直接定位文件，如 SELECT * FROM sales_data WHERE year='2023'。
场景二：窗口函数（逻辑分组）
作用：在查询结果中按字段分组，不改变行数，用于计算分组内排名、累计值等。
语法：
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees;
说明：按 dept_id 分组，计算每个员工在部门内的工资排名。
三、关键特性对比表
| 关键字 | 核心功能 | 是否改变数据行数 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| ORDER BY | 全局排序 | 否 | 全量数据排名、总决赛计分 |
| SORT BY | 分区内排序 | 否 | 日志分区内时间排序 |
| DISTRIBUTE BY | 数据分发到 Reducer 的规则 | 否 | 配合 SORT BY 实现分区内排序 |
| CLUSTER BY | 分发 + 排序（同字段） | 否 | 简单场景下的快速排序分发 |
| GROUP BY | 分组聚合 | 是（聚合后行数减少） | 部门统计、类别汇总 |
| PARTITION BY | 表分区 / 窗口分组 | 否 | 物理存储优化、窗口函数排名 |
人脸识别（python实现）)
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