Hive的高频面试题，你都会了吗？

         上篇文章给家讲解了Hadoop的面试题，Hive是踩在巨人的肩膀上的一个数据仓库组件，看看企业问那些问题吧。

一、什么是Hive? 为什么要有hive

         很多时候面试以上来就问什么是Hive，有了MapReduc为什么还要有hive呀。很多小伙伴回答的都不是很好，好，那大数据老哥来个大家讲解下。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能，（能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。）

为什么要有Hive那？ 背景：hadoop是个好东西,但是学习难度大,成本高,坡度陡 意义：降低程序员使用hadoop的难度.降低学习成本.

二、Hive的组成部分

• 解析器（解析器SQL语句）
• 编译器（把SQL语句编译成MapReduce程序）
• 优化器（优化MapRedue程序）
• 执行器（将MapReduce程序运行的结果提交到HDFS）

三、Hive的优缺点

mate是存储在木MySQL数据库中的数据是存储在HDFS,计算引擎使用的MapReduce

优点 1、操作接口采用类SQL,提高快速开发能力（简单、容易上手） 2、避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本 3、Hive的执行延迟比较高，因此hive常用于数据分析，对时效性要求比较配不高的场合。 4、hive的优势在处理大数据，对于处理数小数据没有优势，因为hvie的执行延迟比较高 5、HIve支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自定义函数 缺点 1、hive的HQL表达能力有限

• 迭代式耍法无法表达
• 数据挖掘不擅长

2、hive的效率比较低

• hive自定生成MapReduce作业，通常情况下不够理智化
• hive的 调优比较困难，粒度较粗

四、常用的函数（高频）

         在我面试了10家大数据公司时只要问到了Hive相关的内容基本上都让我列举几个常用的函数。

• 关系运算符 （=，>，<,<>）
• 逻辑运算 (+,-,*,/^)
• 数值计算 (round,floor,ceil,ceiling)
• 日期函数(from_unixtime,unix_timestamp,to_date)
• 条件函数(if,COALESCE,CASE)

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五、Hvie的内部表与外部表的区别

内部表： 删除该表并不会删除原始数据，删除的是表和元数据 外部表：当我们删除一个外部表时，原始数据和元数据都会被删除，不合适做共享数据

六、是个By 的区别

Sort By ： 分区内有序 order By ：全局有序，只有一个Reduce Distrbute By： 类似MR中Partition，进行分区，结合sort by使用。 Cluster By ： 当Distribute by和Sorts by字段相同时，可以使用Cluster by方式。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，不能指定排序规则为ASC或者DESC。

七、Hive的优化（重点）

1、MapJoin          如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即在Reduce阶段完成Join，容易发生数据倾斜，可以用MapJoin吧小表全部加载到内存在Map端进行join，避免reduce处理。 2、行列过滤

1. 在Select中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用select
2. 在分区剪裁中，当使用外关联是，如果将副标的过滤条件写在where后面那么就会先全表关联，之后再过滤。 采用分区技术

3、合理设置Map数 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或多个map任务

• 主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小。

是不是Map数越多越好？

• 如果一个任务有很多个小文件，则每个小文件也会被当做成一个块，用一个map任务来完成，而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时执行的map数是受限的。

是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？

• 不一定
• 比如有一个127m的文件，正常会用一个map去完成，但这个文件只有一个或两个小段，却又几个千万的记录，如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时。

4、小文件合并

在Map执行前合并小文件，减少map数，CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式），HiveInputFormat没有对小文件合并功能。

5、合理设置Reduces数 reduce个数并不是越多越好

• 过多的启动会和初始化reduce也会消耗时间和资源
• 另外，有多个reduce，就会输出多个文件，如果生成了很多小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则会出现小文件过多的问题。
• 设置reduce，处理大数据量利用合适的reduce数，使单个reduce任务处理数量大小合适

八、Hive有哪些保存元数据的方式，个有什么特点

• 内存数据库derby，按照小，但是数据存在内存，不稳定
• MySQL数据库，数据存储模式可以自己设置，持久化号，查看方便

九、hive的分区及其优势

• hive中数据库，表，及分区都是在HDFS存储的一个抽象
• hive中的一个分区对应的就是HDFS的一个目录，目录名就是分区字段
• 如果一个表中有大量的数据，我们全部拿出来做查询的功能，耗时比较长，查询比较慢
• 使用了分区，就可以做到用到了那个分区就拿那个分区中的数据，方便了查询，提高了查询的效率

十、Hive用的存储格式，存储格式的区别，然后介绍下压缩

存储格式

• 默认是TextFile
• ORC 压缩比比较高
• Parquet 二进制存储，面向分析性的存储格式

压缩

• 我们原始数据使用的是LZO压缩格式，因为原始数据比较大，所以选择了支持切割的LZO压缩

• 清洗过的数据存到DWD层，我们在DWS中需要对清洗后的数据进行分析，所以我们DWD层使用的存储格式是parquet，压缩格式是Snappy

• 之前我们压缩还遇到过一个问题，当时项目组组长让我们使用snappy+ORC存储，结果我发现使用snappy+ORC存储比ORC单独存储还多占用了近一半的空间，后来我又对各个压缩格式及存储格式的结合做了一个测试，最终单独使用ORC存储，节省了大量的空间。

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