Hive 面试总结（hive笔试题）

一、Hive的和RDMBS的区别：

二、Hive中数据倾斜问题：

1、数据倾斜的原因：（1）、key分布不均匀。（2）、业务数据本身的原因。（3）、建表考虑不周。（4）、某些SQL本身就有数据倾斜。

2、如何避免数据的倾斜：

（1）给key一个随机的值，打散key。

（2）Hive中的参数调节：①hive.map.aggr = true。②hive.groupby.skewindata = true。作用：有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定位true,生成的查询计划会有两个MR Job。第一个MR Job中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。

（3）SQL语句的调节：1、选用join key分布最均匀的表作为驱动表。2、大小表join的时候，让维度较小的表先进内存。3、大表join的时候，把空值的key变成一个字符串加上一个随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上。4、count distinct大量相同特殊值。

三、Hive中sort by、order by、cluster by、distribute by的区别：

1、sort by：不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。

2、order by：会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，如果有多个reducer无法保证全局的排序。计算规模较大，时间可能会很长。

3、cluster by：除了具有distribute by的功能，还具有了sort by的功能。

4、distribute by：按照指定的字段对数据进行划分输出到不同的reduce中。

四、Hive中HiveSQL转换成MR的过程：

五、Hive中元数据保存方式：

1、内嵌式元存储服务器：该模式下每次只有一个进程可以连接到元存储，Derby是内嵌式元存储的默认数据库

2、本地元存储服务器：每个Hive客户端都会打开到数据库存储的连接并在该连接上请求SQL查询。

3、远程元存储服务器：所有Hive客户端都会打开一个元数据服务器连接，该服务器依次查询元数据，元数据服务器和客户端之间使用Thrift协议通信。

4、Hive中的外部表和内部表的区别：①创建内部表的时候，会将数据移动到数据仓库指向的路径，创建外部表的时候，仅记录数据所在的位置，不对数据做任何的该表。②删除外部表的时候，只是删除元数据，不会删除数据，删除内部表的时候，元数据和数据都会被删除，相对来说，外部表更加安全和灵活，易于数据的共享。

六、Hive中的数据类型：

1、简单数据类型：

（1）、整型，如：tinyint，smallint，int，bigint。

（2）、字符串类型，如：string。

（3）、时间戳类型。

（4）、日期型。

（5）、浮点型，如：float，double。

2、复杂数据类型：

（1）、映射，关键字：map。

（2）、结构体，关键字：struct。

（3）、数组，关键字：array。

3、null类型：在hive中底层是用'\N'来存储的，可以通过alter table tableName set serdeproperties（'serialization.null.format'='a'）来设置。

七、Hive与底层数据库的交互：

八、Hive中的文件存储格式及文件的压缩格式：

1、文件存储格式有：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORCFile。

2、TextFile：默认格式，存储方式为行存储，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大，可以结合GZIP和BZIP使用，但是使用这种方式，压缩的文件不支持split，Hive不对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

3、SequenceFile：这是由Hadoop API提供的一种二进制文件支持，其具有使用方便，可分割，可压缩的特点，它支持三种压缩格式：None，Record，Block。Record压缩率低，一般使用Block。

4、RCFile：按行分块，每块按列存储。RCFile不支持任意方式的数据写入，仅提供了一种追加接口。

5、ORCFile：按行分块，每块按列存储，压缩快，快速列存取。

九、Hive中的三种自定义函数：

1、UDF：单行进入，单行输出。

2、UDAF：多行进入，单行输出。

3、UDTF：多行进入，多行输出。

十、Hive的优化：

1、fetch抓取：修改配置文件hive.fetch.task.conversion为more，修改好全局查找和字段查找以及limit都不会触发MR任务。

2、本地模式：大多数的Hadoop Job要求Hadoop提供完整的可扩展性来触发大数据集，不过有时候hive的输入数据量非常的小，这样的情况下可能触发任务的事件比执行的事件还长，我们就可以通过本地模式把小量的数据放到本地上面计算。

3、Group by：默认情况下，map阶段同一key的数据会发给一个reduce，当一个key数据过大就会倾斜，并不是所有的聚合操作都需要reduce端完成，很多聚合操作都可以现在map端进行部分聚合，最后在reduce端得出最终结果。（1）、开启在map端聚合：hive.map.aggr = true。（2）、在map端进行聚合操作的条目数：hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000。（3）、有数据倾斜的时候进行负载均衡：hive.groupby.skewindata = true。

4、count dinstinc去重：大的数据集先用count distinct查找重复的字段，然后用group by再去重。

5、行列过滤：列处理：只拿自己需要的列，如果有，尽量使用分区过滤。行处理：在分区裁剪的时候，当使用外关联的时候，先完全关联再过滤。

6、动态分区调整：（1）、开启动态分区：hive.exec.dynamic.partition=true。（2）、设置为非严格模式：hive.exec.dynamic.partiton.mode = nostrict。（3）、实操：创建分区表、加载数据到分区表中、创建目标分区、设置动态分区、查看目标分区表的分区情况。

7、小文件进行合并：在map执行之前合并小文件，减少map的数量，设置 set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat。

8、调整map的数量和reduce的数量。

9、并行执行：在Hive中可能有很多个阶段，不一定是一个阶段，这些阶段并非相互依赖的。然后这些阶段可以并行完成，设置并行：set hive.exec.parallel = true。

10、JVM的重用，缺点是task槽会被占用，一直要等到任务完成才会释放。

十一、Hive的思维导图：