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2.大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题

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       å…„弟！如果你不想做软件开发的话，其实你不用纠结这些东西；简单给你介绍一下：QT是一个开源（也就是opensource，任何人都可以获取它的源代码。）的图形用户界面应用程序框架，可以用它来开发各种程序的交互界面；SDK是软件开发工具包的简写，是指辅助开发某一类软件的相关文档、范例和工具的集合；Qtcreator是QT的集成开发环境；qt5.1是qt的版本号；MinGW是一个GNU工具集（如：编译器GCC、G++，调试器GDB等程序）导入库的集合，可以用这些自由软件在windows下使用C或C++来开发程序；qmake是QT提供的一个Makefile文件自动生成工具；library是一组特定功能的程序集合。QT就是一个大的library。

大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题

       我会不间断地更新维护，希望对正在寻找大数据工作的什意思朋友们有所帮助。

       第五章目录

       第五章 Hive

       5.1 Hive 运行原理（源码级）

       1.1 reduce端join

       在reduce端，源码对两个表的什意思数据分别标记tag，发送数据。源码根据分区分组规则获取相同key的什意思vc 定位特征码源码数据，再根据tag进行join操作，源码完成实际连接。什意思

       1.2 map端join

       将小表复制到每个map task的源码内存中，仅扫描大表，什意思对大表中key在小表中存在时进行join操作。源码使用DistributedCache.addCacheFile设置小表，什意思通过标准IO获取数据。源码

       1.3 semi join

       先将参与join的什意思表1的key复制到表3中，复制多份到各map task，源码过滤不在新表3的表2数据，最后进行reduce。

       5.2 Hive 建表

5.3.1 传统方式建表

       定义数据类型，如：TINYINT, STRING, TIMESTAMP, DECIMAL。

       使用ARRAY, MAP, STRUCT结构。

5.3.2 CTAS查询建表

       创建表时指定表名、android家庭记账app源码存储格式、数据来源查询语句。

       缺点：默认数据类型范围限制。

5.3.3 Like建表

       通过复制已有表的结构来创建新表。

5.4 存储格式和压缩格式

       选择ORC+bzip/gzip作为源存储，ORC+Snappy作为中间存储。

       分区表单文件不大采用gzip压缩，桶表使用bzip或lzo支持分片压缩。

       设置压缩参数，如"orc.compress"="gzip"。php社区源码免费下载

5.5 内部表和外部表

       外部表使用external关键字和指定HDFS目录创建。

       内部表在创建时生成对应目录的文件夹，外部表以指定文件夹为数据源。

       内部表删除时删除整个文件夹，外部表仅删除元数据。

5.6 分区表和分桶表

       分区表按分区字段拆分存储，避免全表查询，提高效率。

       动态分区通过设置参数开启，根据字段值决定分区。两小无猜源码

       分桶表依据分桶字段hash值分组拆分数据。

5.7 行转列和列转行

       行转列使用split、explode、laterview，列转行使用concat_ws、collect_list/set。

5.8 Hive时间函数

       from_unixtime、unix_timestamp、to_date、month、eclipse导入纯源码工程weekofyear、quarter、trunc、current_date、date_add、date_sub、datediff。

       时间戳支持转换和截断，标准格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'。

       month函数基于标准格式截断，识别时截取前7位。

5.9 Hive 排名函数

       row_number、dense_rank、rank。

5. Hive 分析函数：Ntile

       效果：排序并分桶。

       ntile(3) over(partition by A order by B)效果，可用于取前%数据统计。

5. Hive 拉链表更新

       实现方式和优化策略。

5. Hive 排序

       order by、order by limit、sort by、sort by limit的原理和应用场景。

5. Hive 调优

       减少distinct、优化map任务数量、并行度优化、小文件问题解决、存储格式和压缩格式设置。

5. Hive和Hbase区别

       Hive和Hbase的区别，Hive面向分析、高延迟、结构化，Hbase面向编程、低延迟、非结构化。

5. 其他

       用过的开窗函数、表join转换原理、sort by和order by的区别、交易表查询示例、登录用户数量查询、动态分区与静态分区的区别。