大数据开发（Hive面试真题-卷二）

1、举几个Hive开窗函数例子？什么要有开窗函数，和聚集函数区别？

开窗函数是一种在查询结果中进行窗口操作的函数，它可以在查询结果集中的每一行执行计算，并返回结果集中的一个窗口。以下是几个开窗函数的例子：

1. ROW_NUMBER()：返回结果集中每一行的唯一编号。
2. RANK()：返回结果集中每一行的排名。
3. DENSE_RANK()：返回结果集中每一行的稠密排名。
4. LAG()：返回结果集中当前行之前的指定行数的值。
5. LEAD()：返回结果集中当前行之后的指定行数的值。
6. SUM()：计算结果集中指定列的总和。
   开窗函数的作用是对结果集中的每一行进行计算，而不是对整个结果集进行计算，它可以用于实现分组、排序、排名等功能，以及计算每一行与其它行的关联值。
   与聚合函数不同，开窗函数不会对结果集进行分组或汇总。聚合函数用于计算整个结果集或每个分组的汇总值，而开窗函数用于在结果集中的每一行上执行计算。

2、说下Hive是什么？跟数据仓库区别？

Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础架构，它提供了一种类SQL查询语言（HQL）来查询和分析大规模的数据集。Hive将查询转化为MapReduce任务或Spark任务来执行，以实现在Hadoop集群上进行高效的数据处理。
数据仓库（Data Warehouse）是一个用于存储和管理大量结构化和半结构化数据的系统，用于支持企业的决策支持和数据分析工作。数据仓库通常采用ETL（抽取、转换和加载）过程将源系统中的数据提取、转换和加载到数据仓库中，以便进行复杂的分析和查询。
Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库解决方案，它适用HiveQL（类SQL）查询语言来操作和分析大规模的数据集。它将查询转化为底层的MapReduce或Spark任务来执行，因此可以在Hadoop集群上进行高效的数据分析。与传统的数据仓库相比，Hive提供了更灵活、可扩展和经济高效的方式来处理大数据。

3、Hive架构？

Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它提供了基于SQL的查询和分析功能。Hive允许用户使用类似于SQL的查询语言（称为HQL）来处理存储在Hadoop集群上的大规模数据。

Hive的架构主要包括以下几个组件：

1. Hive客户端：Hive提供了一个命令行界面和一个Web界面，使用户可以通过这些界面与Hive进行交互。
2. Hive驱动程序：Hive驱动程序负责接收用户提交的HQL查询，并将其转化为一系列的Hadoop MapReduce任务。
3. 元数据存储：Hive的元数据存储在关系型数据库中，用于存储表、分区、列、表的schema信息等。
4. 解析器：Hive的解析器将用户提交的HQL查询解析成语法树。
5. 查询优化器：Hive的查询优化器负责对解析后的查询进行优化，包括表达式推导、谓词下推等。
6. 查询执行引擎：Hive的查询执行引擎将优化后的查询转化为一系列的MapReduce任务，这些任务将在Hadoop集群上执行。
7. Hive元数据仓库：Hive的元数据仓库用于存储表、分区、列、表的schema信息等，它可以与其它工具（如Apache Atlas）进行集成，以提供更丰富的元数据管理功能。

4、Hive数据倾斜以及解决方案？

Hive数据倾斜是指在Hive查询中，某些分区或数据块的数据量过大，导致查询性能下降的情况。这种情况可能会使查询变慢，甚至导致作业失败。以下是一些常见的解决方案：

1. 数据倾斜的原因通常是由于某些键的数据量过大，可以通过将数据进行重新分区或者使用更细粒度的分区来解决。例如，对于常见的join操作，可以将大表进行拆分，将大表的数据均匀分布在多个小表中。
2. 可以使用随机数和哈希函数等技术来解决数据倾斜。例如，可以使用随机数为每个分区生成一个随机数，并将其与分区键进行组合，从而使数据更加均匀地分布在不同的分区中。
3. 可以使用倾斜表连接技术来解决数据倾斜。这种方法基于前缀或者哈希等方式对倾斜键进行拆分，然后将其连接到其它表中。
4. 可以通过使用Bloom过滤器来减少数据倾斜的影响。Bloom过滤器可以帮助过滤掉不可能匹配的数据，减少查询的数据量。
5. 可以使用动态分区或者分桶来解决数据倾斜。这种方法可以将数据分散到多个分区或者桶中，从而降低单个分区或者桶的数据量。
6. 可以使用压缩算法来减少数据倾斜的影响。压缩算法可以在减少存储空间的同时，提高查询性能。

5、Hive如果不用参数调优，在map和reduce端应该做什么？

1. Map端：

• 增加map任务的数量：可以通过设置’mapred.map.tasks’参数来增加map任务的数量，从而提高并行度和整体处理速度。
• 压缩中间数据：可以使用Hive的压缩功能，如设置’hive.exec.compress.intermediate’参数为true，将中间数据进行压缩，减少磁盘I/O开销。

2. Reduce端：

• 增加reduce任务的数量：可以通过设置’mapred.reduce.tasks’参数来增加reduce任务的数量，从而提高并行度和整体处理速度。
• 合理设置shuffle阶段的内存大小：可以通过调整’hive.shuffle.memory.limit’参数来控制shuffle阶段的内存大小，避免内存溢出或过多的磁盘I/O操作。
• 使用Combiner函数：如果Reduce端的数据量较大，可以使用Combiner函数来进行部分聚合操作，减少传输给Reducer的数据量，提高性能。

6、Hive的三种自定义函数是什么？实现步骤与流程？它们之间的区别？作用是什么？

Hive的三种自定义函数包括UDF（User-Defined Function（用户定义函数））、UDAF（User-Defined Aggregate Function（用户定义聚合函数））和UDTF（User-Defined Table-Generating Function（用户定义表生成函数））。
UDF是最常见的自定义函数类型，用于对单个输入值进行处理并返回一个输出值。实现UDF的步骤包括编写Java或Python代码来定义函数逻辑，然后将代码打包为JAR文件，并将其添加到Hive的classpath中。UDF可以在Hive查询中使用，并通过SELECT或WHERE子句来调用。
UDAF用于对一组输入值进行聚合计算，返回一个聚合结果。实现UDAF的步骤与UDF类似，但需要额外定义一个聚合逻辑来处理多个输入值。UDAF可以在Hive查询中使用，并通过GROUP BY子句来进行分组操作。
UDTF用于生成一个或多个输出表，可以将其视为一种特殊的UDF。UDTF的实现步骤与UDF相似，但需要定义生成输出表的逻辑。UDTF可以在Hive查询中使用，并通过LATERAL VIEW关键字来调用。
UDF对单个输入值进行处理，返回一个输出值；UDAF对多个输入值进行聚合计算，返回一个聚合结果；UDTF生成一个或多个输出表。

7、Hive分区和分桶的区别？

Hive分区和分桶是Hive中用于优化查询性能的两种技术。

1. Hive分区：
   Hive分区是基于数据的某个列（通常是日期、地理位置等）进行的逻辑划分。分区可以将数据按照指定的列值划分成多个目录或文件，使得查询时只需要扫描特定分区的数据，从而提高查询性能。分区可以在创建表时定义，也可以在已有的表进行动态分区操作。分区的主要目的是减少查询时需要扫描的数据量，提高查询效率。
2. Hive分桶：
   Hive分桶是将数据分散存储到多个文件中，每个文件称为一个桶。分桶是通过对某些列的哈希函数计算得到的，可以在创建表时定义分桶数和分桶列。分桶的目的是将数据均匀地分布在多个桶中，使得查询时只需要扫描特定桶地数据，进一步提高查询性能。与分区不同的是，分桶不是将数据按照某些列值进行划分，而是通过哈希函数进行随机分配。

总结：

• Hive分区是按照某个列的值进行划分，目的是减少查询时需要扫描的数据量。
• Hive分桶是通过哈希函数进行数据的随机分配，目的是将数据均匀地分散在多个桶中。
• 分区适用于根据某个列进行过滤查询的场景。
• 分桶适用于需要随机访问的场景，可以提高数据的读取效率。

8、Hive的执行流程？

1. 解析器（Parser）：Hive首先==通过解析器将用户输入的HiveQL语句转换为抽象语法树（AST）==的形式。
2. 语义分析器（Semantic Analyzer）：Hive的语义分析器会对AST进行语义分析，包括验证表和列的存在性、检查数据类型、解析表达式等。
3. 查询优化器（Query Optimizer）：在语义分析完成后，Hive会对查询进行优化，包括重写查询计划、选择合适的连接方式、重新排序操作等，以提高查询性能。
4. 查询计划生成器（Query Plan Generator）：优化后的查询计划将被传递给查询计划生成器，生成逻辑查询计划。
5. 物理计划生成器（Physical Plan Generator）：逻辑查询计划会被传递给物理计划生成器，生成物理查询计划，包括选择合适的物理操作（如MapReduce、Tez等）和任务的划分。
6. 执行器（Executor）：生成的物理查询计划将被执行器执行，根据计划中的操作类型，将任务提交给相应的计算引擎（如MapReduce、Tez等）进行执行。
7. 结果存储：执行完成后，查询结果将被存储在指定的位置，可以是本地文件系统、HDFS等。

9、Hive SQL转化为MR的过程？

1. 解析Hive SQL语句：首先，Hive会解析输入的Hive SQL查询语句，识别出查询的表、列以及其它相关的元数据信息。
2. 查询优化和逻辑计划生成：Hive会将解析后的查询语句进行查询优化，根据表的统计信息和用户定义的参数选择最佳的执行计划。然后，Hive会生成逻辑查询计划，该计划描述了查询的逻辑执行流程。
3. 逻辑计划到物理计划的转化：在这一步骤中，Hive将逻辑查询计划转换为物理查询计划，该计划描述了如何在MapReduce框架下执行查询。转换的过程通常包括将逻辑操作符映射到对应的MapReduce任务（如Map、Reduce、Join等），以及确定数据的分区和排序策略。
4. 生成MapReduce作业：根据转换后的物理查询计划，Hive会生成一系列的MapReduce作业。每个作业会包括一个或多个Map任务和一个Reduce任务，它们负责执行查询并生成结果。
5. 执行MapReduce作业：生成的MapReduce作业将被提交给Hadoop集群进行执行。在执行期间，MapReduce框架会负责将输入数据按照指定的分区方式划分到不同的Map任务中，并在Map和Reduce任务之间进行数据的传输和处理。
6. 输出结果：一旦所有的MapReduce作业执行完成，Hive会从最后一个Reduce任务中获取最终的查询结果，并将其返回给用户或保存到指定的输出表中。

10、Hive的存储引擎和计算引擎？

Hive的存储引擎是基于Hadoop的HDFS，它将数据以文件的形式存储在分布式存储系统中。Hive的计算引擎是基于MapReduce，通过将查询转换为MapReduce作业来执行数据计划和分析操作。