1.order by

全局排序，只有一个Reducer（多个reducer无法保证全局有序），会导致当输入规模较大时，消耗较长的计算时间

hive.mapred.mode = strict 模式下 必须指定 limit 否则执行会报错。

2.sort by

不是全局排序，其在数据进入reducer前（map）完成排序，也就是说它会在数据进入reduce之前为每个reducer都产生一个排序后的文件。

因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapreduce.job.reduces>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。

order by和sort by执行效率对比

一般情况下我们认为sort by 应该是比 order by 快的，因为 order by 只能使用一个reducer,进行全部排序，但是当数据量比较小的时候就不一定了，因为reducer 的启动耗时可能远远数据处理的时间长

3.distribute by

控制在map端如何拆分数据给reduce端的，hive会根据distribute by后面列，将数据分发给对应的reducer，默认是采用hash算法+取余数的方式。

4.cluster by

cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是升序排序，当分区字段和排序字段相同cluster by可以简化distribute by+sort by 的SQL 写法

总结：

1. order by 是全局排序，可能性能会比较差；
2. sort by分区内有序，往往配合distribute by来确定该分区都有那些数据；
3. distribute by 确定了数据分发的规则，满足相同条件的数据被分发到一个reducer；
4. cluster by 当distribute by和sort by 字段相同时，可以使用cluster by 代替distribute by和sort by,但是cluster by默认是升序，不能指定排序方向；
5. sort by limit 相当于每个reduce 的数据limit 之后，进行order by 然后再limit ；

来源： https://www.cnblogs.com/data-magnifier/p/14243949.html