Hive高频考点.pdf

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1、Hive 高频考点 之前听说过一句话，我觉得十分在理：处在互联网时代，是一种幸福，因为各式各样的信息非常容易触达，如果掌握了信息筛选的能力，就真的是“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。就像现在各行业都内卷不断，我们要从中破圈，只有想办法提升自己的竞争力！例如备战面试，广泛无脑地刷题只会消耗完你最后一丝精力，而多刷别人总结复盘记录下来的面经，有利于我们为下一次的“跨越”做好准备！笔者是一名专注研究大数据基础，架构和原型实现的“终身学者”，最近在看了108 份面经之后，想对大数据面试中高频的知识考点做一个汇总，巩固自己记忆的同时，也希望能给带给读者一些正确复习方向。本期内容我们介绍的是【Hive】篇！

2、Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能（HQL），提供快速开发的能力。Hive 本质是将 SQL 转换为 MapReduce 的任务进行运算，减少开发人员的学习成本，功能扩展很方便。拓展：1、hive 存的是和 hdfs 的映射关系，hive 是逻辑上的数据仓库，实际操作的都是hdfs 上的文件，HQL 就是用 sql 语法来写的 mr 程序 2、数据仓库是大多数企业“试水”大数据的首选切入点，因为数据仓库主要编程语言还是 SQL，而在大数据平台上，不论是 Hive 还是 SparkSQL，都是通过高度标准化的

3、SQL 来进行开发，这对于很多从传统数据仓库向大数据转型的开发人员和团队来说，是一种较为平滑的过渡。需要对 Hive 的架构有个大致的印象：Hive可以通过CLI，JDBC和 ODBC 等客户端进行访问。除此之外，Hive还支持 WUI 访问 Hive内部执行流程：解析器（解析SQL语句）、编译器（把SQL语句编译成MapReduce程序）、优化器（优化MapReduce程序）、执行器（将MapReduce程序运行的结果提交到HDFS）Hive的元数据保存在数据库中，如保存在MySQL，SQLServer，PostgreSQL，Oracle及Derby等数据库中。Hive中的元数据信息包含表名

4、，列名，分区及其属性，表的属性（包括是否为外部表），表数据所在目录等。Hive将大部分 HiveSQL语句转化为MapReduce作业提交到Hadoop上执行；少数HiveSQL语句不会转化为MapReduce作业，直接从DataNode上获取数据后按照顺序输出。拓展：这里有有个易混淆点，Hive 元数据默认存储在 derby 数据库，不支持多客户端访问，所以将元数据存储在 MySQL 等数据库，支持多客户端访问。Hive 的函数种类众多，如果一定要分类的话 这些还都是最简单的，想提高自己实力，可以私聊我获取收藏的一本 Hive 函数大全，从最简单的关系运算，到各种数值计算的函数，日期函数，条

5、件函数，字符串函数，甚至是混合函数，汇总函数等等，都有详细的解释说明.拓展：面试一般喜欢通过笔试题或者真实场景题，来让你给出 SQL 思路或者现场手写，所以了解常用的 Hive 函数非常重要，这直接就反映了自己的基本功。内部表 如果 Hive 中没有特别指定，则默认创建的表都是管理表，也称内部表。由Hive 负责管理表中的数据，管理表不共享数据。删除管理表时，会删除管理表中的数据和元数据信息。外部表 当一份数据需要被共享时，可以创建一个外部表指向这份数据。删除该表并不会删除掉原始数据，删除的是表的元数据。当表结构或者分区数发生变化时，需要进行一步修复的操作。分区表 分区表使用的是表外字段，需要

6、指定字段类型，并通过关键字 partitioned by(partition_name string)声明，但是分区划分粒度较粗。优势也很明显，就是将数据按区域划分开，查询时不用扫描无关的数据，加快查询速度。分桶表 分桶使用的是表内字段，已经知道字段类型，不需要再指定。通过关键字 clustered by(column_name)into buckets声明。分桶是更细粒度的划分、管理数据，可以对表进行先分区再分桶的划分策略 分桶最大的优势就是：用于数据取样，可以起到优化加速的作用。拓展：关于内部表，外部表，分区表，分桶表 知识的考察是面试的重点，需要留意。其中分桶逻辑为：对分桶字段求哈希值，

7、用哈希值与分桶的数量取余，余几，这个数据就放在那个桶内。Order By(全局排序)order by 会对输入做全局排序，因此只有一个 reduce（多个 reducer 无法保证全局有序），也正因为只有一个 reducer，所以当输入的数据规模较大时，会导致计算的时间较长。注意：Order by 和 数据库中的 Order by 功能一致，按照某一个或者字段排序输出。与数据库中 order by 的区别在于在 hive 的严格模式下(hive.mapred.mode=strict)下，必须指定 limit，否则执行会报错！Sort By(每个MapReduce排序)sort by 并不是全局

8、排序，其在数据进入 reducer 前完成排序。因此，如果用sort by 进行排序，并且设置 mapred.reduce.tasks1，则 sort by 只保证每个reducer 的输出有序，不保证全局有序。拓展：sort by 不受 hive.mapred.mode 是否为 strict,nostrict 的影响 sort by 的数据只能保证在同一 reduce 中的数据可以按指定字段排序 使用 sort by 你可以指定执行的 reduce 个数（set mapred.reduce.tasks=）,对输出的数据再执行归并排序，即可以得到全部结果 注意：可以用 limit 子句大大减少

9、数据量。使用 limit n 后，传输到 reduce 端（单机）的数据记录数就减少到 n*（map 个数）。否则由于数据过大可能出不了结果。Distrbute By(每个分区排序)在有些情况下，我们需要控制某个特定行应该到哪个 reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by 子句可以做这件事。distribute by 类似 MR 中 partition（自定义分区），进行分区，结合 sort by 使用。distribute by 和 sort by 的常见使用场景有：1.Map输出的文件大小不均 2.Reduce输出文件不均 3.小文件过多 4.文件超大 Clu

10、ster By 当 distribute by 和 sorts by 字段相同时，可以使用 cluster by 方式代替。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，不能像 distribute by 一样去指定排序的规则为 ASC 或者 DESC。关于动态分区在实际生产环境中的使用也是比较的多，所以这道题出现的频率也很高，但是不难。静态分区：定义：对于静态分区，从字面就可以理解：表的分区数量和分区值是固定的。静态分区需要手动指定，列是在编译时期通过用户传递来决定的。应用场景：需要提前知道所有分区。适用于分区

11、定义得早且数量少的用例，不适用于生产。动态分区：定义：是基于查询参数的位置去推断分区的名称，只有在 SQL 执行时才能确定，会根据数据自动的创建新的分区。应用场景：有很多分区，无法提前预估新分区，动态分区是合适的，一般用于生产环境。上来就抛给你“select from where group by having order by”的执行顺序 平时没有仔细研究过，这题还真不好猜。实际上，在 hive 和 mysql 中都可以通过 explain+sql 语句，来查看执行顺序。对于一条标准 sql 语句，它的书写顺序是这样的：select from where group by having or

12、der by limit （1）mysql 语句执行顺序：from.where.group by.having.select.order by.limit （2）hive 语句执行顺序：from where select group by having order by limit 拓展：要搞清楚面试官问执行顺序背后的原因是什么，不是单纯的看你有没有背过这道题，而是看你是否能够根据执行顺序，写出不被人喷的 SQL 根据执行顺序，我们平时编写时需要记住以下几点：使用分区剪裁、列剪裁，分区一定要加 少用 COUNT DISTINCT，group by 代替 distinct 是否存在多对多的关联

13、连接表时使用相同的关键词，这样只会产生一个 job 减少每个阶段的数据量，只选出需要的，在 join 表前就进行过滤 大表放后面 谓词下推：where 谓词逻辑都尽可能提前执行，减少下游处理的数据量 sort by 代替 order by 只要你是老司机，多面试几趟，你就会发现常用的组件，中大型公司面试基本都会问到你如何对其调优。这个我正好之前总结过，大家可以看下：MapJoin 如果不指定 MapJoin 或者不符合 MapJoin 的条件，那么 Hive 解析器会将 Join操作转换成 Common Join，即：在 Reduce 阶段完成 join。容易发生数据倾斜。可以用 MapJoi

14、n 把小表全部加载到内存在 map 端进行 join，避免 reducer 处理。行列过滤 列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT*。行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where 后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。合理设置Map 数 是不是 map 数越多越好?答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小 128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个 map 任务来完成，而一个 map 任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的 map 数是受限的。此时我

15、们就应该减少 map 数量。合理设置Reduce 数 Reduce 个数并不是越多越好 （1）过多的启动和初始化 Reduce 也会消耗时间和资源；（2）另外，有多少个 Reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，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；在设置 Reduce 个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的Reduce 数；使单个 Reduce 任务处理数据量大小要合适；严格模式 严格模式下，会有以下特点：对于分区表，用户不允许扫描所有分区 使用了 order by 语句的查询，要求必须使用 limit 语句 限制笛卡尔积的查询

16、 开启map端combiner（不影响最终业务逻辑）这个就属于配置层面上的优化了，需要我们手动开启 set hive.map.aggr=true；压缩（选择快的）设置 map 端输出中间结、果压缩。（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了 IO 读写和网络传输，能提高很多效率）小文件进行合并 在 Map 执行前合并小文件，减少 Map 数：CombineHiveInputFormat 具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat 没有对小文件合并功能。其他 列式存储，采用分区技术，开启 JVM 重用.类似的技术非常多，大家选择一些方便记忆的就足以在面试时回答这道

17、题。倾斜问题非常经典，一般的面试官都会问你如何解决数据倾斜，细致一点的就会问你如何定位数据倾斜以及怎么解决，这里我们也简单地说一下：Hive 中数据倾斜的基本表现：一般都发生在 Sql 中 group by 和 join on 上，而且和数据逻辑绑定比较深。任务进度长时间维持在 99%（或 100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1 个或几个）reduce 子任务未完成。因为其处理的数据量和其他 reduce差异过大 如何产生 key 的分布不均匀或者说某些 key 太集中 业务数据自身的特性，例如不同数据类型关联产生数据倾斜 SQL 语句导致的数据倾斜 如何解决 开启 map 端 com

18、biner（不影响最终业务逻辑）开启数据倾斜时负载均衡 控制空值分布 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配到多个 Reducer SQL 语句调整 a)选用 join key 分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和 filter 操作，以达到两表 join 的时候，数据量相对变小的效果。b)大小表 Join：使用 map join 让小的维度表（1000 条以下的记录条数）先进内存。在 Map 端完成 Reduce。c)大表 Join 大表：把空值的 Key 变成一个字符串加上一个随机数，把倾斜的数据分到不同的 reduce 上，由于 null 值关联

19、不上，处理后并不影响最终的结果。d)count distinct 大量相同特殊值：count distinct 时，将值为空的情况单独处理，如果是计算 count distinct，可以不用处理，直接过滤，在最后结果中加 1。如果还有其他计算，需要进行 group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行 union。关于小文件如何处理，也已经是老生常谈的问题。小文件产生的原因有很多，例如：读取数据源时的大量小文件,使用动态分区插入数据时产生，Reduce/Task 数量较多。我们都知道，HDFS 文件元数据存储在 NameNode 的内存中，在 内存空间有限的情况下，小文件过

20、多会影响 NameNode 的寿命，同时影响计算引擎的任务数量，比如每个小的文件都会生成一个 Map 任务。那到底该如何解决小文件过多的问题呢？解决的方法有：（1）合并小文件：对小文件进行归档（Har）、自定义 Inputformat 将小文件存储成 SequenceFile 文件。（2）采用 ConbinFileInputFormat 来作为输入，解决输入端大量小文件场景。（3）对于大量小文件 Job，可以开启 JVM 重用。（4）当然，也可以直接设置相关的参数 设置 map 输入的小文件合并：set mapped.max split size=256000000/一个节点上 split 的

21、至少的大小这个值决定了多个 DataNode 上的文件是否需要合并 set mapred.in split.size per.node=100000000/一个交换机下 split 的至少的大小这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并/执行 Map 前进行小文件合井 set hive.input format=org.apache hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat:设置 map 输出 和 reduce 输出 进行合并的相关参数/设置 map 端输出进行合并,默认为 true set hive.merge mapfiles=true/设置 reduce 端输出进行合并,默认为 false set hive.merge.mapredfiles=true/设置合并文件的大小 set hive.merge.size.per.task=256*1000*1000/当输出文件的平均大小小于该值时,启动一个独立的 MapReduce 任务进行文件 merge set hive.merge.smallfiles.avgsize=1600000