0. 思维导图

1. 简述Hive♥♥

  我理解的，hive就是一款构建数据仓库的工具，它可以就结构化的数据映射为一张表，并且可以通过SQL语句进行查询分析。本质上是将SQL转换为MapReduce或者spark来进行计算，数据是存储在hdfs上，简单理解来说hive就是MapReduce的一个客户端工具。

• 补充1：你可以说一下HQL转换为MR的任务流程吗？♥♥♥
  • 首先客户端提交HQL以后，hive通过解析器将SQL转换成抽象语法树，然后通过编译器生成逻辑执行计划，再通过优化器进行优化，最后通过执行器转换为可以运行的物理计划，比如MapReduce/spark，然后提交到yarn上执行
  • 详细来说：
    • 首先客户端提交SQL以后，hive利用Antlr框架对HQL完成词法语法解析，将HQL转换成抽象语法树
    • 然后遍历AST，将其转换成queryblock查询块，可以理解为最小的查询执行单元，比如where
    • 然后遍历查询块，将其转换为操作树，也就是逻辑执行计划。
    • 然后遍历优化器对操作树进行逻辑优化，源码中会遍历所有的优化方式，比如mapjoin，谓词下推等，来达到减少MapReduce Job，减少shuffle数据量的目的。
    • 最后通过执行器将逻辑执行计划转换为物理执行计划（MR到这就结束了）（spark还需要使用物理优化器对任务树进行物理优化），提交到hadoop集群运行。
      
• 补充2：你可以说一下hive的元数据保存再哪里吗？
  • 默认是保存java自带的derby数据库，但是这有一个缺点：derby数据库不支持并发，也就是说不能同时两个客户端去操作derby数据库，因此通常情况下，都会配置一个mysql去存放元数据。

2. 简述Hive读写文件机制

• 读取文件：

  • 首先调用InputFormat（默认TextInputFormat）对文件进行逻辑切片，返回一条一条的kv键值对，然后调用SerDe（LazySimpleSerDe）的反序列化方法，将一条记录中的value根据分隔符切分为各个对应的字段。

• 写文件：

  • 首先调用SerDe（默认LazySimpleSerDe）的序列化方法将对象序列化为字节序列，然后调用OutputFormat将数据写入HDFS文件中。

3. Hive和传统数据库之间的区别♥♥♥

• 我认为主要有散点的区别：

  • 数据量，hive支持大规模的数据计算，mysql支持的小一些
  • 数据更新快不快，hive官方是不建议对数据进行修改的，因为非常的慢，这一点我也测试过，而mysql经常会进行数据修改，速度也挺快的。
  • 查询快不快，hive大多数延迟都比较高，mysql会低一些，当然这也与数据规模有关，数据规模很大的时候，hive不一定比mysql慢。

• 为什么处理小表延迟比较高：

  • 因为hive计算是通过MapReduce，而MapReduce是批处理，高延迟的。hive的优势在于处理大数据，对于处理小数据是没有优势的。

4. Hive的内部表和外部表的区别♥♥♥

从建表语句来看，加上了external关键字修饰的就是就是外部表，没加的就是内部表。

• 我认为主要有两点的区别：

  1. 内部表的数据由hive自身管理，外部表的数据由hdfs管理。
  2. 删除内部表的时候，元数据和原始数据都会被删除，而删除外部表的时候仅仅会删除元数据，原始数据不会被删除。

• 使用场景：通常都会建外部表，因为一个表通常要多个人使用，以免删除了，还可以找到数据，保证了数据安全。

5. Hive静态分区和动态分区的区别

分区表，也叫分区裁剪，就是分目录，作用就是减少全表扫描。
建表的时候：partitioned by (day string) 加载数据的时候：partition(day=“20210823”)【静态分区】或者partition(day)【动态分区】。
分区字段不能是表中已经存在的字段。

• 静态分区：

  • 分区字段的值是在导入数据的时候手动指定的
  • 导入数据的方式可以是load data方式，也可以是insert into + select 方法

• 动态分区：

  • 分区字段的值是基于查询结果自动推断出来的，也就是最后查询结果的最后一个字段值就对应分区字段的值。
  • 导入数据的方式必须是insert into + select 方式
  • 想使用动态分区表的时候必须要对hive进行两个配置
    1. 开启动态分区功能 hive.exec.dynamic.partition=true
    2. 设置动态分区的模式为非严格模式，也就是说允许所有分区字段都可以使用动态分区hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict

• 补充题：你知道分桶表吗，谈谈这两个的区别？

  • 分桶表和分区表的作用都是用来减少全表扫描的，那么有了分区表，为啥还要有分桶表呢？

  • 因为并非所有的数据都可以进行合理的分区，所以有了新的技术分桶表

    • 分桶表的分桶规则是，根据分桶字段的hash值，对桶的个数进行取余运算，然后得到该数据应该放到哪个桶里面去

  • 说了这么多，他们有什么区别呢？

    1. 创建语句不同，分区表是partitioned by，分桶表是clustered by
    2. 分区或分桶字段要求不同，分区字段不能是表中存在的字段，分桶字段一定是表中存在的字段。
    3. 表现形式不同，分区表其实就是分了目录存放数据，分桶表是将一个文件拆分为很多文件存放。

6. 内连接、左外连接、右外连接的区别

• 内连接：返回的是两个表的交集。
• 左外连接：返回左表的所有行，如果左表的某行在右表没有匹配行，则将右表返回空值。
• 右外连接：返回右表的所有行，如果右表的某行在左表没有匹配行，则将左表返回空值。

7. Hive的join底层实现♥♥♥

• 首先hive的join分为common join 和map join，common join 就是join发生在reduce端，map join就是join发生在map端

• common join:

  • 分为三个阶段：map阶段、shuffle阶段、reduce阶段
    • map阶段：对来自不同表的数据打标签，然后用连接字段作为key，其余部分和标签作为value,最后进行输出
    • shuffle阶段：根据key的值进行hash，这样就可以将key相同的送入一个reduce中
    • reduce阶段：对来自不同表的数据进行join操作就可以了

• map join:

  • 首先它是有一个适用前提的，适用于小表和大表的join操作
  • 小表多小为小呢？所有就有了一个参数进行配置：hive.mapjoin.smalltable.filesize=25M
  • 它的原理是将小表复制多份，让每个map task内存存在一份，比如我们可以存放到HashMap中，然后join的时候，扫描大表，对于大表中的每一条记录key/value,在HashMap中查找是否有相同的key的记录，如果有，则join连接后输出即可，因为这里不涉及reduce操作。
  • 0.7版本之后，都会自动转换为map join，如果之前的版本，我们配置一个参数就可以了：hive.auto.convert.join=true。

8. Order By 和 Sort By的区别♥♥

distribute by: 将数据根据by的字段散列到不同的reduce中
cluster by:当distribute by 和sort by 字段相同的时候，等价于cluster by ,但是排序只能是升序。

• order by：全局排序，只有一个reducer，缺点：当数据规模大的时候，就会需要很长的计算时间。
• sort by：分区排序，保证每个reducer内有序，一般结合distribute by来使用
• 使用场景：在生产环境中，order by 用的比较少，容易导致OOM；一般使用distribute by + sort by

9. 行转列和列转行函数♥

JSON解析函数：

1. get_json_object：每次只能返回json对象中的一列值 select get_json_object(data,‘$.movie’) as movie from json;
2. json_tuple：每次可以返回多列的值 select b.b_movie, b.b_rate,b.b_timeStamp,b.b_uid from json lateral view json_tuple(json.data,‘movie’,‘rate’,‘timeStamp’,‘uid’) b as b_movie,b_rate, b_timeStamp,b_uid;
   如果是json数组的话，那么就不能直接使用上述的操作，我们可以先使用regexp_replace方法进行字符串的替换，将它处理成多个json，然后再使用上述的方法就可以了。
   URL解析函数：HOST QUERY
3. parse_url：一对一
4. parse_url_tuple：一对多

• 常见的行转列包括：常见的行转列包括：一般的聚合函数，比如max，min，sum：还有汇总函数，比如collect_list，collect_set

• 常见的列转行就是：explode函数（json_tuple函数），只能传入array或者map的数据，将它拆分成多行，一般会和lateral view一起使用。

  • select movie, category_name from movie_info lateral view explode(split(category, “,”)) movie_info_tmp as category_name

• 窗口函数：

  • Rand:

    • rank(): 排序相同的时候，排名会重复，总数不变
    • dense_rank():排序相同的时候，排名会重复，总数减少
    • row_number():排序相同的时候，排名不会重复，总数不变

  • lag(col, n, default)：返回往上移n行的数据，不存在则返回default

  • lead(col,n, default)：返回往下移n行的数据，不存在则返回default

  • first_value(col)：取分组内排序后，第一个值

  • last_value(col)：取分组内排序后，最后一个值

• over用法：首先通过over来指定窗口的特性，比如可以传入partition by(分组)，order by（排序），rows between … and … 指定窗口的范围

  • CURRENT ROW：当前行
  • n PRECEDING/FOLLOWING: 往前/后n行数据
  • UNBODUNDED PRECEDING/FOLLOWING：表示从前面的起点/到后面的终点
  • 默认是rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row

10. grouping_sets、cube和rollup

他们都是用于group by后面的一个函数，作用是将不同维度的group by进行简化。

• grouping_sets(字段1, 字段2)会对字段1和字段2分别分组聚合，然后UNION ALL
• cube（字段1，字段2）会对字段1和字段2的所有组合2的n次方种分别分组聚合，然后UNION ALL with cube
• rolllup 是cube的一个子集，rollup会以最左侧的维度为主with rollup

11. 自定义过UDF、UDTF函数吗♥♥♥

1. 自定义函数
   （1）自定义UDF:

   1. 继承UDF
   2. 重写evaluate方法

   （2）自定义UDTF：

   1. 继承GernericUDTF
   2. 重写3个方法:initialize，process，close

2. 打成jar包，上传到服务器中

3. 执行命令：add jar “路径”，目的是将jar添加到hive中

4. 注册临时函数：create temporary function 函数名 as “自定义函数全类名”

12. Hive3的新特性有了解吗

• 物化视图：
  • 简述：和普通视图的不同点在于普通视图不保存数据，仅仅保存查询语句，而物化视图是把查询的结果存入到了磁盘中，它的作用是通过预计算保存好一些复杂的计算结果，提高查询效率
  • 语法： create materialized view … as select …
• 在向动态分区表中导入数据的时候，也可以使用load文件的方式，因为底层会自动转换为inser + select 语句

13. Hive小文件过多怎么办♥

• 首先我说一下为什么会产生小文件呢

  • hive中产生小文件就是在向表中导入数据的时候，通常来说，我们在生产环境下，一般会使用insert+select的方式导入数据，这样会启动MR任务，那么reduce有多少个就会输出多少个文件，也就是说insert每执行一次啊，就至少生产一个文件，有些场景下，数据同步可能每10分钟就会执行一次，这样就会产生大量的小文件。

• 然后我再说一下问什么要解决小文件呢？不解决不行吗？

  • 首先对于hdfs来说，不适合存储大量的小文件，文件多了，namenode需要记录元数据就非常大，就会占用大量的内存，影响hdfs存储性能
  • 对于hive来说，每个文件会启动一个maptask来处理，这样也会浪费计算资源。

• 最后说一下怎么解决：

  • 使用hive自带的concatenate命令合并小文件，但是它只支持recfile和orc存储格式
  • MR过程中合并小文件
  • map前:
    • 设置inputformat为combinehiveinputformat：在map的时候会把多个文件作为一个切片输入
  • map后，reduce前：
    • map输出的时候合并小文件 hive.merge.mapfiles
  • reduce 后
    • reduce输出的时候合并小文件hive.merge.mapredfiles
  • 直接设置少一点的reduce数量mapreduce.job.reduces
  • 使用hadoop的archive归档方式

14. Hive优化♥♥♥

• 建表优化：

  • 分区表：减少全表扫描，通常查询的时候先基于分区过滤，再查询

  • 分桶表：按照join字段进行分桶，join的时候就不会全局join，而是桶与桶之间进行join

  • 合适的文件格式：公司中默认采用的是ORC的存储格式，这样可以降低存储空间，内部有两个索引（行组索引和布隆过滤器索引）的东西，可以加快查询速度

    • 我直到的hive的文件格式有textFile，sequenceFile，ORC，Parque;其中textFile为hive的默认存储格式，它和sequenceFile一样都是基于行存储的，ORC，Parquet是基于列存储的。sequenceFile，ORC，Parque文件都是以二进制的方式存储的。

  • 合适的压缩格式：减少了IO读写和网络传输的数据量，比如常用的LZO（可切片）和snappy

• 语法优化：

  • 单表查询优化：

    • 列裁剪和分区裁剪：如果select * 或者不指定分区，全列扫描和全表扫描效率都很低（公司规定了必须指定分区，select * 没有明确规定）
    • group by优化：
      • 开启map端聚合
      • 开启负载均衡：这样生成的查询计划会有两个MR job，一个是局部聚合（加随机数），另一个是全局聚合（删随机数）
    • SQL写成多重模式：有多条SQL重复扫描一张表，那么我们可以写成from 表 select … select

  • 多表优化查询：

    • CBO优化：选择代价最小的执行计划：自动优化HQL中多个Join的顺序，并选择合适的Join算法
      • set hive.cbo.enable=true（默认开启）
    • 谓词下推：将SQL语句中的where谓词逻辑都尽可能提前执行，减少下游处理的数据量。
      • hive.optimize.ppd=true（默认开启）
    • MapJoin:将join双方比较小的表直接分发到各个Map进程的内存中，在Map进程中进行join操作，这样就不用进行Reduce，从而提高了速度
      • set hive.auto.convert.join=true（默认开启）
      • set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000（默认25M以下是小表）
    • SMB Join：分桶join，大表转换为很多小表，然后分别进行join，最后union到一起

• job优化：

  • map优化
    • 复杂文件增加map数
    • 小文件合并
    • map端聚合
    • 推测执行
  • reduce优化
    • 合理设置reduce:
      • 为什么不是reduce的数量越多越好？
        • 过多的启动和初始化reduce也会消耗时间和资源
        • 另外，有多少个reduce，就会有多少个输出文件，如果生成的很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题；
    • 推测执行
  • 任务整体优化：
    • fetch抓取：Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算【全局查找、字段查找、limit查找】hive.fetch.task.conversion=more
    • 小数据集启用本地模式hive.exec.mode.local.auto=true
    • 多个阶段并行执行 set hive.exec.parallel=true
    • JVM重用：针对小文件过多的时候使用

15. 常用函数的补充

• NVL(value, default)：如果value为null，就返回default，否则返回value
• IF(expr, value1, value2)：如果expr为true，返回value1,否则返回value2
• concat_WS(seperator, str1, str2, …)：参数可以是字符串，也可以是数组
• substring(value, start, len)：字符串索引是从1开始，我们要截取value中第start字符开始len长度的字符串
• 日期函数:
  
• 行列转换：