hive面试题(免费拿走不谢)

Hive 最常见的几个面试题

1.hive 的使用， 内外部表的区别，分区作用， UDF 和 Hive 优化
(1)hive 使用：仓库、工具
(2)hive 内部表：加载数据到 hive 所在的 hdfs 目录，删除时，元数据和数据文件都删除
　　　 外部表：不加载数据到 hive 所在的 hdfs 目录，删除时，只删除表结构。
(3)分区作用：防止数据倾斜
(4)UDF 函数：用户自定义的函数 (主要解决格式，计算问题 )，需要继承 UDF 类
java 代码实现
class TestUDFHive extends UDF {
public String evalute(String str){
try{
return "hello"+str
}catch(Exception e){
return str+"error"
}

}

}

(5)sort by和order by之间的区别？

　　使用order by会引发全局排序；

select * from baidu_click order by click desc;

　　使用 distribute和sort进行分组排序

select * from baidu_click distribute by product_line sort by click desc;

　　distribute by + sort by就是该替代方案，被distribute by设定的字段为KEY，数据会被HASH分发到不同的reducer机器上，然后sort by会对同一个reducer机器上的每组数据进行局部排序。

　　sort by的排序发生在每个reduce里，order by和sort by之间的不同点是前者保证在全局进行排序，而后者仅保证在每个reduce内排序，如果有超过1个reduce，sort by可能有部分结果有序。

注意：它也许是混乱的作为单独列排序对于sort by和cluster by。不同点在于cluster by的分区列和sort by有多重reduce，reduce内的分区数据时一致的。　

　(6)Hive 优化：看做 mapreduce 处理

　　排序优化： sort by 效率高于 order by。分区：使用静态分区 (statu_date="20160516",location="beijin") ，每个分区对应 hdfs 上的一个目录，减少 job 和 task 数量：使用表链接操作，解决 groupby 数据倾斜问题：设置hive.groupby.skewindata=true ，那么 hive 会自动负载均衡，小文件合并成大文件：表连接操作，使用 UDF 或 UDAF 函数：

 

面试题有点多，过几天再来更新

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