大数据面试题_Hive篇_大数据开发工程师hive面试题

一、大数据面试题_Hive篇

（一）Hive表与性能优化

1、hive 内部表和外部表的区别

未被 external 修饰的是内部表（managed table），被 external 修饰的为外部表 （external table）

区别：

1. 内部表数据由 Hive 自身管理，外部表数据由 HDFS 管理；
2. 内部表数据存储的位置是 hive.metastore.warehouse.dir（默认： /user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定
   （如果没有 LOCATION， Hive将在HDFS上的/user/hive/warehouse文件夹下以外部表的表名创建一个文件 夹，并将属于这个表的数据存放在这里）；
3. 删除内部表会直接删除元数据（metadata）及存储数据；删除外部表仅仅会 删除元数据，HDFS 上的文件并不会被删除；

2、 hive 有索引吗

1. Hive 支持索引，但是 Hive 的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive 不支持主键或者外键。

2. Hive 索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率，例如减少 MapReduce 任务中需要读取的数据块的数量。

3. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下，索引常常是优于分区的。

4. 虽然 Hive 并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询、更新、删除等操作。 它更多的用在多任务节点的场景下，快速地全表扫描大规模数据。但是在某些场 景下，建立索引还是可以提高 Hive 表指定列的查询速度。（虽然效果差强人意）

• 索引适用的场景
  适用于不更新的静态字段。以免总是重建索引数据。每次建立、更新数据后，都 要重建索引以构建索引表。

• Hive 索引的机制如下：
  hive 在指定列上建立索引，会产生一张索引表（Hive 的一张物理表），里面的字 段包括，索引列的值、该值对应的 HDFS 文件路径、该值在文件中的偏移量; v0.8 后引入 bitmap 索引处理器，这个处理器适用于排重后，值较少的列（例如， 某字段的取值只可能是几个枚举值） 因为索引是用空间换时间，索引列的取值过多会导致建立 bitmap 索引表过大。

但是，很少遇到 hive 用索引的。说明还是有缺陷 or 不合适的地方的。

3、sort by 和 order by 的区别

• order by 会对输入做全局排序，因此只有一个 reducer（多个 reducer 无法保证全 局有序）只有一个 reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。

• sort by 不是全局排序，其在数据进入 reducer 前完成排序. 因此，如果用 sort by 进行排序，并且设置 mapred.reduce.tasks>1， 则 sort by 只 保证每个 reducer 的输出有序，不保证全局有序。

4、如何使用过 Hive 解析 JSON 串

hive 处理 json 数据总体来说有两个方向的路走

1. 将 json 以字符串的方式整个入 Hive 表，然后通过使用 UDF 函数解析已经导入 到 hive 中的数据，比如使用 LATERAL VIEW json_tuple 的方法，获取所需要的列名。
2. 在导入之前将 json 拆成各个字段，导入Hive 表的数据是已经解析过得。这将需要使用第三方的 SerDe。

5、Hive 表关联查询，如何解决数据倾斜的问题？

1) 倾斜原因

1. map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中，由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特点、建表时考虑不周等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。

• a) key 分布不均匀;
• b) 业务数据本身的特性;
• c) 建表时考虑不周;
• d) 某些 SQL 语句本身就有数据倾斜;

如何避免：对于 key 为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。

2）解决方案

1. 参数调节：