揭秘hive常见面试题(六)-20道

为什么创建类 DataWritable？

【揭秘hive常见面试题(一)-13】

如何实现统计手机流量？

【揭秘hive常见面试题(一)-13】

对比 hive 与 mapreduce 统计手机流量的区别？

【揭秘hive常见面试题(一)-13】

如今有 10 个文件夹,每个文件夹都有 1000000 个 url.如今让你找出top1000000url

不思考歪斜，功能，运用 2 个 job，第一个 job 直接用 filesystem 读取 10 个文件夹作为
map 输入，url 做 key，reduce 计算个 url 的 sum，下一个 job map 顶用 url 作 key，运用-sum 作二次排序，reduce 中取 top10000000第二种方法，建 hive 表 A，挂分区 channel，每个文件夹是一个分区.select x.url,x.c from(select url,count(1) as c from A where channel ='' group byurl)x order by x.c desc limie 1000000;

hive 的物理模型跟传统数据库的不同

hive 底层与数据库交互原理

Hive和Hbase有各自不同的特征：hive是高延迟、结构化和面向分析的，hbase是低延迟、非结构化和面向编程的。Hive数据仓库在hadoop上是高延迟的。Hive集成Hbase就是为了使用hbase的一些特性。
Hive集成HBase可以有效利用HBase数据库的存储特性，如行更新和列索引等。在集成的过程中注意维持HBase jar包的一致性。Hive集成HBase需要在Hive表和HBase表之间建立映射关系，也就是Hive表的列(columns)和列类型(column types)与HBase表的列族(column families)及列限定词(column qualifiers)建立关联。每一个在Hive表中的域都存在于HBase中，而在Hive表中不需要包含所有HBase中的列。HBase中的RowKey对应到Hive中为选择一个域使用:key来对应，列族(cf:)映射到Hive中的其它所有域，列为(cf:cq)。

有一个 1G 大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过 16 字节，内存限制大小是 1M。返回频数最高的 100 个词。

方案：顺序读文件中，对于每个词 x，取 hash(x)%5000，然后按照该值存到 5000 个小文
件（记为 x0,x1,…x4999）中。这样每个文件大概是 200k 左右。如果其中的有的文件超过了 1M 大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过 1M。对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用 trie 树/hash_map 等），并取出出现频率最大的 100 个词（可以用含 100 个结 点的最小堆），并把 100 个词及相应的频率存入文件，这样又得到了 5000 个文件。下一步就是把这 5000 个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。

hive 中的压缩格式 RCFile、TextFile、SequenceFile 各有什么区别？以上 3 种格式一样大的文件哪个占用空间大小

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你们的 hive 处理数据能达到的指标是多少？

Hive分桶

在实际生产环境中，每一个表都可能存储很多的数据，如果直接进行join，通过笛卡尔积会造成大量的shuffle溢出，会延迟job完成时间甚至内存不足的想象，那么就可以对两个表先进行分桶，然后在join。这样就可以大大减少笛卡尔积

Hive内部表和外部表的区别：

1、导入数据的时候：
外部表是复制，内部表是剪切
2、删除表的时候：
外部表只删除元数据，数据仍然保留
内部表会删除元数据和数据

Hive中的UDF

先开发一个java类，继承UDF，并重载evaluate方法

常用的hive分析函数

1、row_number:行号递增
2、rank：行号递增，如果有相等的，相当的部分行号一样。然后下面直接递增N
3、dense_rank：行号递增，相等的行号仍然递增

join中出现数据倾斜优化

hive.optimize.skewjoin=true;
如果join过程中出现了数据倾斜，应该设置为true
set hive.skewjoin.key=100000;
这个是join的键对应的记录条数超过这个值则会进行优化，优化措施：正常是只有一个job的，优化后会有两个job。当数据量达到100000以上的时候，hive会在启动一个job，然后将原有的数据的key加上的一个随机数，将数据打乱。这样数据就会分不到不同的节点上计算。在原打乱的基础上在做一次计算，然后启动一个job，恢复原来的key，在做一次计算。

Hive中的mapjoin

就是将小表加载到缓存中，这样所有的节点都可以访问到这个小表
开启方式：
set hive.auto.convert.join=true;
hive.mapjoin.smalltable.filesize默认值是25Mb
这个是自动判断的，当文件小于25M的时候，自动启动
或者这样使用：手动
select /+ mapjoin(A)/ f.a,f.b from A t join B f on ( f.a=t.a and f.ftime=20110802)
其中A表是小表，B表是大表，这样让join发生在map端
mapjoin的使用场景：
1、关联操作中有一张小表
2、不等值的链接操作
mapjoin最好是手动操作

hive bucket join

1、两个表以相同的方式划分桶
2、两个表的桶的个数是倍数关系
create table order(cid int , price float) clustered by (cid) into 32 buckets;
create table customer(id int , first string) clustered by(id) into 32 buckets;
select price from order t join customer s on t.cid=s.id;

关于where和join的优化

优化前:
select o* from order o join customer c on o.cid=c.id where o.time='2017-01-01'
优化后：
select o.* from (select cid from order where time='2016-01-01') o join customer c on o.cid=c.id;
优化前是先join后再通过where进行过滤，这样并没有减轻reduce的压力。
优化后是先在map端执行where，过滤数据，然后在join。这样就会降低计算量

Hive group by优化

1、hive.groupby.skewindata=true;
如果group by过程出现倾斜，应该设置为true
2、set hive.groupby.mapagger.checkinterval=100000;
group对应的键对应的记录条数超过这个值则会进行优化,这个仍然是启动两个job

hive的表优化

1、分区
‘表’相当于一个大目录，分区就是在这个大目录下面的小目录
分区包括静态分区和动态分区
静态分区：就是在建表的时候指定分区的
如果数据量量多，一个分区需要一个insert，就会很麻烦，所以可以使用动态分区
动态分区：
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
默认值：strict
描述：strict是避免全分区字段是动态的，必须有至少一个分区字段是指定有值的

hive job的优化 并行化执行

hive执行过程中的job是按照默认的顺序来执行的，如果没有太大的依赖关系，最好并行执行，减少执行的时间，每个查询被hive转化成多个阶段，有些阶段关联性不大，则可以并行执行，减少执行时间。
set hive.exec.parallel=true;
set hive.exec.parallel.thread.numbe=16（默认8）;

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