Hive常见高频面试题（上篇）

目录

• 1 背景介绍
• 2 常见面试问题
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• 2.1 请简单介绍下Hive架构？
• 2.2 Hive表有哪些类型及其区别？
• 2.3 Hive创建表有哪些方式？
• 2.4 Hive排序Order By、Distrbute By、Sort By及Cluster By区别？
• 2.5 RANK、DENSE_RANK及ROW_NUMBER的区别？
• 2.6 Hive中你使用过哪些内置函数？
• 2.7 Hive中有哪些数据文件格式？
• 2.8 udf、udaf及udtf区别？你有没有用过自定义函数？
• 3 总结

1 背景介绍

Hive是一个基于Hadoop的开源数仓工具，主要应用于离线的数据场景，在实际工作中使用较多，因此面试时基本会被问到。结合个人面试经历，将常见的面试问题进行总结。

限于篇幅，考虑将面试问题分为上篇及下篇，上篇主要对Hive基本问题进行总结分享。

2 常见面试问题

2.1 请简单介绍下Hive架构？

Hive架构包括如下组件：Metastore、Client、Thrift Server和Driver。

（1）Metastore
元数据，包括表名、表所属的数据库、表的拥有者、列/分区字段、表的类型、表的数据所在目录等内容；

（2）Client
用户接口，主要包含CLI（command language interface）、JDBC或ODBC、WEBUI（以浏览器访问hive）；

（3）Thrift Server
提供JDBC/ODBC接入的能力,它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口；

（4）Driver：（实现将HQL转化为MR过程）
核心组件，整个Hive的核心，它的作用是将我们写的HQL语句进行解析、编译、优化，生成执行计划，然后调用底层的MapReduce计算框架；
（a）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
（b）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
（c）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
（d）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark。

; 2.2 Hive表有哪些类型及其区别？

Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：Table，External Table，Partition，Bucket。

2.2.1 表定义
Hive有内部表、外部表、分区表、分桶表4种类型以满足不同的业务场景，简化使用方式，提高生产速度。
1） 内部表，就是一般的表，前面讲到的表都是内部表，当表定义被删除的时候，表中的数据随之一并被删除。
2) 外部表，数据存在与否和表的定义互不约束，仅仅只是表对hdfs上相应文件的一个引用，当删除表定义的时候，表中的数据依然存在。
3) 分区表:只需要在之前的创建表后面使用partition by加上分区字段就可以了
4) 分桶表:桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。查看每个桶文件中的内容，可以看出是通过对 buckets 取模确定的。

2.2.2 表区别
1）内部表与外部表的区别
删除数据时，内部表删除原始数据；外部表只删除元数据，没有删除原始数据；
内部表在创建临时表时使用，一般个人使用；外部表使用较多，一般大家都使用；

2）分桶与分区的区别
分桶和分区最大的区别就是 分桶随机分割数据库，分区是 非随机分割数据库。因为分桶是按照列的哈希函数进行分割的，相对比较平均；而分区是按照列的值来进行分割的，容易造成数据倾斜。

另一个区别就是分桶是对应不同的文件（ 细粒度），分区是对应不同的文件夹（ 粗粒度）。
分桶是垂直划分，桶是通过对指定列进行哈希计算来实现的，通过哈希值将一个列名下的数据切分为一组桶，并使每个桶对应于该列名下的一个存储文件，hive使用对分桶所用的值进行hash，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等。

分区是表的部分列的集合，可以为频繁使用的数据建立分区，这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表，这对于提高查找效率很有帮助，水平划分。

分桶是存储在文件中，分区是存放在文件夹中，分桶要比分区查询效率高。

2.3 Hive创建表有哪些方式？

1）普通创建

create table student2(
    num int,
    name string)
row format delimited fields terminated by'\t';

2）子查询方式(抽取源表的部分字段分析数据)

create table student_child as select * from student;

3）like方式只是将表结构完全复制一份，不包含数据

create table student_like like student;

4）通过show create table student_child可以得到自动生成的建表语句, 可以通过得到的信息在不同的集群中直接创建相应的表。

hive (hadoop)> show create table student_child;
OK
createtab_stmt
CREATE TABLE student_child(
num int,
name string)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
'hdfs://172.19.199.187:8020/user/hive/warehouse/hadoop.db/student_child'
TBLPROPERTIES (
'COLUMN_STATS_ACCURATE'='true',
'numFiles'='1',
'numRows'='18',
'rawDataSize'='102',
'totalSize'='120',
'transient_lastDdlTime'='1541461438')
Time taken: 1.014 seconds, Fetched: 18 row(s)

2.4 Hive排序Order By、Distrbute By、Sort By及Cluster By区别？

1）Order By： 全局排序，只有一个Reducer；Total Job=1,可以在运行日志中看到number of reucers=1.用在select语句的后面。

2）Distrbute By： 分区排序, 类似MR中Partition，进行分区，结合sort by使用;

3）Sort By： 分区内有序；每个reducer内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。随机分区，防止数据倾斜。①设置reduce个数。set mapreduce.job.reducers=3;②查看reduce个数。set mapreduce.job.reducers;

4）Cluster By：当 Distribute by和Sorts 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

2.5 RANK、DENSE_RANK及ROW_NUMBER的区别？

1） rank函数返回一个唯一的值，除非遇到相同的数据时，此时所有相同数据的排名是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间 空出排名。

1,2,2,4....

2） dense_rank函数返回一个唯一的值，除非当碰到相同数据时，此时所有相同数据的排名都是一样的, 没有空出排名。

1,2,2,2,3,3,,4,5

3） row_number函数返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序 依次递增。

1,2,3,4,5,6

2.6 Hive中你使用过哪些内置函数？

以下结合个人使用情况举例，属于自由发挥类型面试题，回答出两到三个高频使用内置函数即可。

1）行转列
CONCAT(string A/col, string B/col…)：
返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串;

CONCAT_WS(separator, str1, str2,…)：
它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;

COLLECT_SET(col)：
函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。

2）列转行
EXPLODE(col)：
将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。

LATERAL VIEW：
用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。

3）日期处理函数
date_format函数（根据格式整理日期）；
date_add函数（加减日期）；
date_sub函数（加减日期）；
next_day函数（求每周的指标）；
last_day函数（求当月最后一天日期）；

; 2.7 Hive中有哪些数据文件格式？

Hive 中有如下的数据文件格式: textfile , sequencefile, avro, rcfile , orcfile , parquet, 自定义存储格式，一般ORC格式使用较多。

定义及主要区别如下：
1) TEXTFILE :
textfile 为 默认的数据存储格式，textfile 以文本文件的形式存储数据，该种方式默认不对数据进行压缩处理，效率比较低下。 一般极少采用这种方式。

2) SEQUENCEFILE :
存储特点：二进制文件,以

3) AVRO:
Avro（读音类似于[ævrə]）是Hadoop的一个子项目，由Hadoop的创始人Doug Cutting牵头开发。Avro是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。

它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。

4) RCFILE:
Record Columnar的缩写。是Hadoop中第一个 列文件格式。能够很好的压缩和快速的查询性能，但是不支持模式演进。通常写操作比较慢，比非列形式的文件格式需要更多的内存空间和计算量。

存储方式：数据按行分块 每块按照列存储。

主要优势：1.压缩快 快速列存取；2.读记录尽量涉及到的block最少。读取需要的列只需要读取每个row group 的头部定义；3. 读取全量数据的操作 性能可能比sequencefile没有明显的优势

5) ORCFILE:
ORC（OptimizedRC File）存储源自于RC（RecordColumnar File）这种存储格式，RC是一种 列式存储引擎。对schema演化（修改schema需要重新生成数据）支持较差，而ORC是对RC改进，但它仍对schema演化支持较差。主要是在压缩编码，查询性能方面做了优化。RC/ORC最初是在Hive中得到使用，最后发展势头不错，独立成一个单独的项目。

相对于 RCFILE :
效率比rcfile高,是rcfile的改良版本，相比RC能够更好的压缩，能够更快的查询，但还是不支持模式演进。

Hive 1.x版本对事务和update操作的支持，便是基于ORC实现的（其他存储格式暂不支持）。
ORC发展到今天，已经具备一些非常高级的feature，比如 支持update操作，支持ACID，支持struct，array复杂类型。你可以使用复杂类型构建一个类似于parquet的嵌套式数据架构，但当层数非常多时，写起来非常麻烦和复杂，而parquet提供的schema表达方式更容易表示出多级嵌套的数据类型。

6) PARQUET:
Parquet能够很好的压缩，有很好的查询性能，支持有限的模式演进。但是写速度通常比较慢。这中文件格式主要是用在Cloudera Impala上面的。

存储方式： 列存储

7) 自定义存储格式：
用户可以通过实现InputFormat 和 OutputFormat 来自定义输入输出格式。

2.8 udf、udaf及udtf区别？你有没有用过自定义函数？

1） 定义及使用场景

UDF；
用户定义函数(user-defined function)，用于对单行记录进行处理，难度相对简单。

UDAF：
用户定义聚集函数（user-defined aggregate function），用于单行记录转换成多行记录，难度中等。

UDTF：
用户定义表生成函数（user-defined table-generating function），用于多行记录汇总成一行，常用于聚合函数，难度最大。

2）说明：
UDF: 返回对应值，一对一；
UDAF：返回聚类值，多对一；
UDTF：返回拆分值，一对多；

一般udf及udtf函数难度不大，重点在于编写udaf函数。关于如何编写udaf函数，可参考前期文章：

如何编写udaf函数？

3 总结

以上就是对Hive常见面试题（上篇）的回顾，侧重Hive架构、关键字区别及实际使用经验，下篇将重点介绍数据倾斜优化、Hive性能调优、与其他数据技术区别等。

欢迎大家评论交流，希望本文对大家有所帮助！祝大家面试顺利！

Original: https://blog.csdn.net/weixin_44868723/article/details/124393542
Author: 传超数工
Title: Hive常见高频面试题（上篇）