Hive常见面试问题（持续更新）

Hive常见面试问题

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目录

1. Hive 内部表和外部表的区别，以及各自使用于哪种环境？Hive和传统数据库的区别？
2. HiveRc 文件？
3. Hive 分区？
4. Hive 分区过多有何坏处以及分区时的注意事项？
5. Hive 中复杂数据类型的使用好处和坏处？
6. Hive 分桶？

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1. Hive 内部表和外部表的区别，以及各自使用于哪种环境？Hive和传统数据库的区别？

主要体现在 load 和 drop （是否同时删除元数据与数据）的操作上。

Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径，hive 管理数据的声明周期；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不会对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，同时对于一些 hive 操作不适应于外部表，比如单个查询语句创建表并向表中插入数据。

外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更安全一些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。创建外部表时甚至不需要知道外部数据是否存在，可以把创建数据推迟到创建表之后才进行。

区别：

1. 需要注意的是传统数据库对表数据检验是 schema on write（写时模式）而 Hive 在 load时不检查数据是否符合 schema 的，hive 遵循的是 schema on read（读时模式），只有在读的时候 hive 才检查、解析具体的数据字段、schema。读时模式的优势是 load data 非常迅速，因为它不需要读取数据进行解析，仅仅进行文件的复制或者移动。写时模式的优势是提升了查询性能，因为预先解析之后可以对列建立索引并压缩，但这样会花费较多的加载时间。即使为内部表在数据加载时也不解析数据格式，如果数据和模式不匹配，只能在查询时出现 null 才知道不匹配的行。
2. hive 具有复杂的数据结构（数组，映射，结构体）
3. hive 不支持实时数据处理，对索引的支持较弱。
4. hive 不支持行级的插入。
5. 延迟高，数据量大，多存储在 hdfs 上。
6. 执行为 mapreducer。
7. hive 不支持行级操作也不支持事务。

选择：内部表和外部表没有太大的区别。如果所有的数据都用hive 处理，则创建内部表。如果数据的处理需要 hive 和其他工具一起处理，则创建外部表。
但是管理部不方便和其他工作共享数据。例如，假设我们有一份由 pig 或者其他工作创建并且主要由这一工具使用的数据。同时我们还想使用 Hive 在这份数据上执行一些查询，可是并没有给与 Hive对数据的所有权，我们就可以创建一个外部表指向这份数据，而并不需要对其具有所有权。

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2. HiveRc文件？

Hive 启动时，会先执行 HiveRc文件。例如每次都会使用的 UDF，UDAF 等用户自定义函数，不必每次都命名，可以直接写入HvieRc文件。

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3. Hive分区？

是对 hive 表的一种组织形式，可以加快查询，是一种对表进行粗略划分的机制。使用分区时，在表目录下会有相应的子目录，当查询时若添加了分区谓词，该查询会定位到相应的子目录中进行查询，避免全表扫描，比如日志文件分析，将日志按天存储。分区并不会影响大范围的查询。

外部表也可以分区，具有很好的灵活性，例如
这种灵活性有一个有趣的优点是我们可以使用像 Amazon S3 这样的廉价的存储设备存储旧的数据，同时保持较新的数据到 HDFS 中。例如，每天我们可以使用如下的处理过程将一个月前的旧数据转移到 S3 中。

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4. Hive 分区过多有何坏处以及分区时的注意事项？

1. 当分区过多且数据很大时，可以使用严格模式，避免触发一个大的 mapreducer 任务。当分区数量过多且数据量较大时，执行宽范围的数据扫描会触发一个很大的 mapreducer 任务，在严格模式下，当 where 中没有分区过滤条件时会禁止执行。
2. hive 如果有过多的分区，由于底层是存储在 HDFS 上，HDFS适用于存储大文件而非小文件，因此过多的分区会增加 namenode 负担。
3. hive 会转化成 mapreducer，mapreducer 会转化为多个 task，过多的小文件的话，每个文件一个task，每个task 一个 jvm实例，jvm 开启与销毁会降低系统效率。

注意事项：合理的分区不应该有过多的分区和文件目录，并且每个目录下的文件应该足够大。

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5. Hive 中复杂数据类型的使用好处和坏处？

• 好处：由于复杂数据类型，存储数据比基本数据类型要多，在存盘上存储可以连续存储，在查询等操作时可以减少磁盘 IO；
• 坏处：复杂数据类型可能会存在着数据的重复，而且有更大的导致数据不一致的风险。

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6. Hive 分桶？

桶是更细粒度的划分，把表划分成桶的理由：

1. 取样更高效。具体划分桶是将值进行hash，然后除以桶的个数取余，任何一个桶内部是一个随机划分的用户集合。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分上试运行查询，会方便很多。
2. 获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接（Map-side join）高效的实现。处理左边表的某个桶的 mapper 就知道右边表内相匹配的行在对应的桶，这样 mapper 直接就可以在对应的右边表的桶获取数据进行 join。并不一定要求两个表必须有相同的桶的个数，倍数也行。

具体划分桶是将值进行hash，然后除以桶的个数取余。

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1. Hive 内部表和外部表的区别，以及各自使用于哪种环境？Hive和传统数据库的区别？

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1. Hive 内部表和外部表的区别，以及各自使用于哪种环境？Hive和传统数据库的区别？

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1. Hive 内部表和外部表的区别，以及各自使用于哪种环境？Hive和传统数据库的区别？

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1. Hive 内部表和外部表的区别，以及各自使用于哪种环境？Hive和传统数据库的区别？