大数据面试之Hive常见题目

1. Hive的架构

1、重点四个器：解释器（SQL Parser）、Driver：编译器（Compiler），优化器（Optimizer），执行器（Executor）

相关解释：
Driver 组件完成 HQL 查询语句从词法分析，语法分析，编译，优化，以及生成逻辑执行计划的生成。生成的逻辑执行计划存储在 HDFS 中，并随后由 MapReduce 调用执行 
Hive 的核心是驱动引擎， 驱动引擎由四部分组成： 
(1) 解释器（SQL Parser）：解释器的作用是将 Hive QL 语句转换为抽象语法树（AST） 
(2) 编译器（Compiler）：编译器是将语法树编译为逻辑执行计划 
(3) 优化器（Query Optimizer）：优化器是对逻辑执行计划进行优化
(4) 执行器（Executor）：执行器是调用底层的运行框架执行逻辑执行计划 

2、执行流程

Hive QL 通过命令行或者客户端提交，经过 Compiler 编译器，运用 MetaStore 中的元数据进行类型检测和语法分析，生成一个逻辑方案(Logical Plan)，然后通过的优化处理，产生一个 MapReduce 任务

2. Hive和数据库比较

3. 内部表和外部表的区别

主要如下：

1、删除数据时
内部表：元数据和原始数据，全部删除
外部表：只删除元数据

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；
一般情况自己使用的临时表，才会创建内部表。

4. 4个By区别

1）Order By：全局排序，只有一个Reducer。给所有的数据都聚合到这里Reducer里面进行处理，这种情况要慎用，所有企业数据过来很容易就OOM了；

2）Sort By：分区内有序；

3）Distrbute By：分区，类似MR中Partition，结合Sort By使用。

4） Cluster By：当Distribute By和Sort 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。

5. 系统函数

1、date_add、date_sub函数（加减日期）

2、last_day函数（求当月最后一天日期）

3、next_day函数（周指标相关）

4、date_format函数（根据格式整理日期）

5、get_json_object函数 （解析json函数）

6、concat 拼接函数

7、explode 炸裂函数

8、NVL（表达式1，表达式2） 判断空的函数。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。

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）UDF函数是一行输入，一行输出，有些类似于map，是对结构进行变换；项目中用UDF函数解析公共字段。
UDTF函数是一行输入，多行输出，类似于flatmap ；项目中用UDTF函数解析事件字段。
UDAF函数是多行输入，一行输出，类似于sum等聚合函数。企业中用的少，使用步骤比较繁琐。

（2）自定义UDF
老版本方式：继承UDF，重写evaluate方法。
新版本方式：继承自GenericUDF，重写3个方法：其中最重要的一个方法就是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（处理的核心逻辑，将结果返回forward(result)），close

（4）自定义函数写完之后，打包上传到HDFS的干净的路径，然后在Hive的客户端进行注册即可使用。

（5）注意自定义函数在Shell脚本中使用的时候，要在函数的前面加上库名，否则会报函数找不到的问题。

2、为什么要自定义UDF/UDTF？

自定义函数，可以自己埋点日志，方便打印日志，方便查看出错信息或者数据异常信息，方便调试。
另外极少数的情况可能内置函数不能处理业务逻辑。

7. 窗口函数

1、 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 表示从前面起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面终点

（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为int类型。

2、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

8. Hive数据倾斜

1、数据倾斜

某些任务的运行市场源源大于其他的任务运行时长，比如在有的企业中定义时间是20倍以上，就认为发生了数据倾斜。

2、怎么产生的数据倾斜

（1）不同数据类型关联产生数据倾斜

情景：比如用户表user中user_id字段为int，log表中user_id字段string类型。当按照user_id进行两个表的Join操作时候比较容易发生数据倾斜。

解决方式：把数字类型转换成字符串类型

select * from user a

left outer join log b

on a.user_id = cast(b.user_id as string)

（2）空值分布也易发生数据倾斜

比如一些爬取数据，可能爬取过来的很多核心字段都是空的，这个时候比如聚合join的话，大量空值数据进入到一个reduce中去，导致数据倾斜。

解决办法：

如果不需要的异常值，可以直接给空值过滤掉。或者自定义分区，将为空的key转变为字符串加随机数或纯随机数，将因空值而造成倾斜的数据分布到多个Reducer。

小总结：对于异常值如果不需要的话，最好是提前在where条件里过滤掉，这样可以使计算量大幅度减少。

3、还有一些常见的数据倾斜现象及解决方法

（1）group by id 的时候产生数据倾斜

①按照id分组计算count值。 有单个key的，有多个key的

②单个key

​ 加随机数，双重聚合。

​ 配置参数，双重聚合 ，可以使用参数： set hive.groupby.skewindata = true; 这个参数就是设置自动二次聚合。

​ 过滤出来这个key单独处理。

③多个key

​ 增加Reducer的个数，一定程度上解决了问题。

​ 自定义分区器。

​ 加随机数，双重聚合。

（2）Join on关联字段

①大表 Join 小表

​ 开启MapJoin，这个时候使用MapJoin给小表缓存到Map阶段，进行处理，避免了数据倾斜。

②大表 Join 大表

转化为多个 大表Join 小表

比如说给a表加上溢写随机数分开，给b表进行扩容。

9. Hive优化

见单独的 Hive优化 文档

10 Hive相关的补充性知识

分隔符字段提前处理、元数据备份等等。