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1.Hive 中的压缩格式TextFile、SequenceFile、RCfile 、ORCfile各有什么区别？

1. TextFile

默认格式，存储方式为行存储，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。 可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，压缩后的文件不支持split，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。并且在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。

2. SequenceFile

SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，，存储方式为行存储，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。

SequenceFile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的

3. RCFile

存储方式：数据按行分块，每块按列存储。结合了行存储和列存储的优点：

首先，RCFile 保证同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低；

其次，像列存储一样，RCFile 能够利用列维度的数据压缩，并且能跳过不必要的列读取；

RCFile的一个行组包括三个部分：

第一部分是行组头部的【同步标识】，主要用于分隔 hdfs 块中的两个连续行组

第二部分是行组的【元数据头部】，用于存储行组单元的信息，包括行组中的记录数、每个列的字节数、列中每个域的字节数

第三部分是【表格数据段】，即实际的列存储数据。在该部分中，同一列的所有域顺序存储。

从图可以看出，首先存储了列 A 的所有域，然后存储列 B 的所有域等。

数据追加：RCFile 不支持任意方式的数据写操作，仅提供一种追加接口，这是因为底层的 HDFS当前仅仅支持数据追加写文件尾部。

行组大小：行组变大有助于提高数据压缩的效率，但是可能会损害数据的读取性能，因为这样增加了 Lazy 解压性能的消耗。而且行组变大会占用更多的内存，这会影响并发执行的其他MR作业。考虑到存储空间和查询效率两个方面，Facebook 选择 4MB 作为默认的行组大小，当然也允许用户自行选择参数进行配置。

4. ORCFile

存储方式：数据按行分块 每块按照列存储。

压缩快 快速列存取。

效率比rcfile高,是rcfile的改良版本

以下为RCFile、TextFile、SequenceFile三种文件的存储情况：

[hadoop@master ~]$ hadoop dfs -dus /user/Hive/warehouse/* hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/hbase_table_1 0

hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/hbase_table_2 0

hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/orcfile_table 0

hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/rcfile_table 102638073

hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/seqfile_table 112497695

hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/testfile_table 536799616

hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/textfile_table 107308067

[hadoop@singlehadoop ~]$ hadoop dfs -ls /user/Hive/warehouse/*/ -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 51328177 2021-03-20 00:42 /user/Hive/warehouse/rcfile_table/000000_0

-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 51309896 2021-03-20 00:43 /user/Hive/warehouse/rcfile_table/000001_0

-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 56263711 2021-03-20 01:20 /user/Hive/warehouse/seqfile_table/000000_0

-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 56233984 2021-03-20 01:21 /user/Hive/warehouse/seqfile_table/000001_0

-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 536799616 2021-03-19 23:15 /user/Hive/warehouse/testfile_table/weibo.txt -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 53659758 2021-03-19 23:24 /user/Hive/warehouse/textfile_table/000000_0.gz

-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 53648309 2021-03-19 23:26 /user/Hive/warehouse/textfile_table/000001_1.gz

总结：相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式存储方式，数据加载时性能消耗较大，但是具有较好的压缩比和查询响应。

数据仓库的特点是一次写入、多次读取，因此，整体来看，RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。

2.Hive join过程中大表小表的放置顺序？

将最大的表放置在JOIN语句的最右边，或者直接使用/*+ streamtable(table_name) */指出。在编写带有 join 操作的代码语句时，应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。因为在 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，载入条目较少的表可以有效减少 OOM（out of memory）即内存溢出。所以对于同一个 key 来说，对应的 value 值小的放前，大的放后，这便是“小表放前”原则。若一条语句中有多个 Join，依据 Join 的条件相同与否，有不同的处理方法。

3.Hive的两张表关联，使用MapReduce怎么实现？

如果其中有一张表为小表，直接使用map端join的方式（map端加载小表）进行聚合。

如果两张都是大表，那么采用联合key，联合key的第一个组成部分是join on中的公共字段，第二部分是一个flag，0代表表A，1代表表B，由此让Reduce区分客户信息和订单信息；在Mapper中同时处理两张表的信息，将join on公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个Reduce中，然后在Reduce中实现聚合。