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1 Hive的架构
Hive元数据默认存储在derby数据库,不支持多客户端访问,所以将元数据存储在MySQl,支持多客户端访问。
2 Hive和数据库比较
Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。
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数据存储位置 Hive 存储在 HDFS 。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
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数据更新 Hive中不建议对数据的改写。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的,
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执行延迟 Hive 执行延迟较高。数据库的执行延迟较低。当然,这个是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候,Hive的并行计算显然能体现出优势。
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数据规模 Hive支持很大规模的数据计算;数据库可以支持的数据规模较小。
3 内部表和外部表
元数据、原始数据
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删除数据时: 内部表:元数据、原始数据,全删除
外部表:元数据 只删除 -
在公司生产环境下,什么时候创建内部表,什么时候创建外部表? 在公司中绝大多数场景都是外部表。
自己使用的临时表,才会创建内部表;
4 4个By区别
- Order By:全局排序,只有一个Reducer;
- Sort By:分区内有序;
- 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。
在生产环境中Order By用的比较少,容易导致OOM。
在生产环境中Sort By + Distrbute By用的多。
5 系统函数
- date_add、date_sub函数(加减日期)
- next_day函数(周指标相关)
- date_format函数(根据格式整理日期)
- last_day函数(求当月最后一天日期)
- collect_set函数
- get_json_object解析json函数
- NVL(表达式1,表达式2) 如果表达式1为空值,NVL返回值为表达式2的值,否则返回表达式1的值。
6 自定义UDF、UDTF函数
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在项目中是否自定义过UDF、UDTF函数,以及用他们处理了什么问题,及自定义步骤?
- 用UDF函数解析公共字段;用UDTF函数解析事件字段。
- 自定义UDF:继承UDF,重写evaluate方法
- 自定义UDTF:继承自GenericUDTF,重写3个方法:initialize(自定义输出的列名和类型),process(将结果返回forward(result)),close
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为什么要自定义UDF/UDTF? 因为自定义函数,可以自己埋点Log打印日志,出错或者数据异常,方便调试。
引入第三方jar包时,也需要。
7 窗口函数
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Rank
- RANK() 排序相同时会重复,总数不会变
- DENSE_RANK() 排序相同时会重复,总数会减少
- ROW_NUMBER() 会根据顺序计算
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OVER():指定分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化
- CURRENT ROW:当前行
- n PRECEDING:往前n行数据
- n FOLLOWING:往后n行数据
- UNBOUNDED:起点,UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点, UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点
- LAG(col,n):往前第n行数据
- LEAD(col,n):往后第n行数据
- NTILE(n):把有序分区中的行分发到指定数据的组中,各个组有编号,编号从1开始,对于每一行,NTILE返回此行所属的组的编号。注意:n必须为int类型。
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手写TopN
8 Union与Union all区别
- union会将联合的结果集去重,效率较union all差
- union all不会对结果集去重,所以效率高