大数据技术高频面试题——hive
1.6 Hive
1.6.1 Hive的架构
1.6.2 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。
1）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。
2）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，
3）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。
4）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。
1.6.3 内部表和外部表
元数据、原始数据
1）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
2）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；
1.6.4 4个By区别
1）Order By：全局排序，只有一个Reducer；
2）Sort By：分区内有序；
3）Distrbute By：类似MR中Partition，进行分区，结合sort by使用。
4） 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。
1.6.5 系统函数
1）date_add、date_sub函数（加减日期）
2）next_day函数（周指标相关）
3）date_format函数（根据格式整理日期）
4）last_day函数（求当月最后一天日期）
5）collect_set函数
6）get_json_object解析json函数
7）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。
1.6.6 自定义UDF、UDTF函数
1）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？
（1）用UDF函数解析公共字段；用UDTF函数解析事件字段。
（2）自定义UDF：继承UDF，重写evaluate方法
（3）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
2）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。
1.6.7 窗口函数
1）Rank
（1）RANK() 排序相同时会重复，总数不会变
（2）DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少
（3）ROW_NUMBER() 会根据顺序计算
2） 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
（1）CURRENT ROW：当前行
（2）n PRECEDING：往前n行数据
（3） n FOLLOWING：往后n行数据
（4）UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点
（5） LAG(col,n)：往前第n行数据
（6）LEAD(col,n)：往后第n行数据
（7） 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。
3）手写TopN