hive面试技巧-hive笔试题

本文目录一览：

• 1、Hive优化常见面试题
• 2、大数据Hive面试题(一)

Hive优化常见面试题

1、大表与大表关联时，可以通过设置reduce的字节处理大小，或者设置每个key的倾斜阈值来优化处理。设置`hive.optimize.skewjoin=true`和`hive.skewjoin.key`参数，当一个key的数据量超过阈值时，会将数据分配到未达到的reduce中，一般建议设置为总记录数与reduce个数的2-4倍。

2、**整体最优**：优化时应考虑整体性能，单个作业的最优不如整体作业的最优。Hive优化手段 数据存储与压缩 Hive中表的存储格式应选择`orc`或`parquet`，并使用`snappy`压缩策略，相较于`textfile`格式，`orc`格式能减少存储空间，同时提升HQL任务执行效率。

3、在数据分析面试中，面试官常会问到有关Hive数据倾斜优化的问题，以下为常见优化方法与场景。首先，Hive数据倾斜主要发生在shuffle阶段，数据分布不均，导致某个reduce任务处理的数据量过大，处理效率低下。数据倾斜最直观的表现是，运行过程中进度条长时间停留在999%。

4、面试题一：如何解决大数据Hive表关联查询中的数据倾斜问题？数据倾斜是Hive表关联查询中的常见问题，主要由以下原因引起：数据分布不均、业务数据特性、建表时考虑不周以及SQL语句设计不合理。避免数据倾斜的一种方法是为数据量为空的情况赋予随机值。解决数据倾斜的策略包括参数调整和SQL语句优化。

5、文件导入Hive表通常通过`LOAD DATA`或`CREATE TABLE`语句，区分内外部表在于数据存储位置和元数据管理。桶表（CLUSTERED BY）是Hive利用分桶技术优化查询性能的一种表，通过预先对数据进行分桶和排序，支持抽样查询和指定桶的查询。

6、Hive的sort by和order by的区别在于，order by会进行全局排序，只有一个reduce任务，数据量大时处理速度慢；而sort by不进行全局排序，仅保证每个reduce任务内的数据有序，不能确保全局排序，需设置mapred.reduce.tasks大于1。希望这些关于Hive的面试题能帮助你更好地准备面试。

大数据Hive面试题(一)

在数据分析面试中，面试官常会问到有关Hive数据倾斜优化的问题，以下为常见优化方法与场景。首先，Hive数据倾斜主要发生在shuffle阶段，数据分布不均，导致某个reduce任务处理的数据量过大，处理效率低下。数据倾斜最直观的表现是，运行过程中进度条长时间停留在999%。

我会不间断地更新维护，希望对正在寻找大数据工作的朋友们有所帮助。第五章目录 第五章 Hive 1 Hive 运行原理（源码级）1 reduce端join 在reduce端，对两个表的数据分别标记tag，发送数据。根据分区分组规则获取相同key的数据，再根据tag进行join操作，完成实际连接。

如果你是数据开发、数据研发、或数据分析师，这篇文章将为你提供关于Hive面试题的解首先了解Hive内部表和外部表的区别：内部表默认数据移动到指定路径，外部表仅记录数据路径，保持数据原有位置，提供更安全的数据组织和共享。Hive支持MapReduce的执行，但简单的查询可以无需执行MapReduce任务。

对于大数据开发工程师的面试，面试题目相对较少且分散，缺乏统一答案。鉴于此，我整理了一篇关于Hive的面试指南，旨在帮助数据工作者们准备。Hive，作为大数据分析的重要工具，其核心在于其类SQL查询能力，存储在HDFS上，计算依赖于MapReduce或Spark。

Hive SQL中的窗口函数在大数据处理中扮演着重要角色，尤其在面试中常被考察。窗口函数，实质上是OLAP（在线分析处理）功能的一部分，用于对数据进行实时分析，如市场分析、财务报表生成等。窗口函数区分于普通聚合函数，前者对每个记录独立执行，而非聚合所有记录。

Hive解析JSON数据可通过特定库或自定义函数实现。 ORDER BY对全局进行排序，单个Reducer完成，可能影响效率；SORT BY仅在Reducer前排序，保证每个Reducer输出有序，但不保证全局。 数据倾斜解决方案包括合并小文件、调整Map和Reduce参数、使用分区函数均衡数据分布等。

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