大数据开发(Hive面试真题-卷二)

大数据开发(Hive面试真题)

  • 1、举几个Hive开窗函数例子?什么要有开窗函数,和聚集函数区别?
  • 2、说下Hive是什么?跟数据仓库区别?
  • 3、Hive架构?
  • 4、Hive数据倾斜以及解决方案?
  • 5、Hive如果不用参数调优,在map和reduce端应该做什么?
  • 6、Hive的三种自定义函数是什么?实现步骤与流程?它们之间的区别?作用是什么?
  • 7、Hive分区和分桶的区别?
  • 8、Hive的执行流程?
  • 9、Hive SQL转化为MR的过程?
  • 10、Hive的存储引擎和计算引擎?

1、举几个Hive开窗函数例子?什么要有开窗函数,和聚集函数区别?

开窗函数是一种在查询结果中进行窗口操作的函数,它可以在查询结果集中的每一行执行计算,并返回结果集中的一个窗口。以下是几个开窗函数的例子:

  1. ROW_NUMBER():返回结果集中每一行的唯一编号。
  2. RANK():返回结果集中每一行的排名。
  3. DENSE_RANK():返回结果集中每一行的稠密排名。
  4. LAG():返回结果集中当前行之前的指定行数的值。
  5. LEAD():返回结果集中当前行之后的指定行数的值。
  6. SUM():计算结果集中指定列的总和。
    开窗函数的作用是对结果集中的每一行进行计算,而不是对整个结果集进行计算,它可以用于实现分组、排序、排名等功能,以及计算每一行与其它行的关联值。
    与聚合函数不同,开窗函数不会对结果集进行分组或汇总。聚合函数用于计算整个结果集或每个分组的汇总值,而开窗函数用于在结果集中的每一行上执行计算。

2、说下Hive是什么?跟数据仓库区别?

Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础架构,它提供了一种类SQL查询语言(HQL)来查询和分析大规模的数据集。Hive将查询转化为MapReduce任务或Spark任务来执行,以实现在Hadoop集群上进行高效的数据处理
数据仓库(Data Warehouse)是一个用于存储和管理大量结构化和半结构化数据的系统,用于支持企业的决策支持和数据分析工作。数据仓库通常采用ETL(抽取、转换和加载)过程将源系统中的数据提取、转换和加载到数据仓库中,以便进行复杂的分析和查询。
Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库解决方案,它适用HiveQL(类SQL)查询语言来操作和分析大规模的数据集。它将查询转化为底层的MapReduce或Spark任务来执行,因此可以在Hadoop集群上进行高效的数据分析。与传统的数据仓库相比,Hive提供了更灵活、可扩展和经济高效的方式来处理大数据。

3、Hive架构?

Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库基础架构,它提供了基于SQL的查询和分析功能。Hive允许用户使用类似于SQL的查询语言(称为HQL)来处理存储在Hadoop集群上的大规模数据。

Hive的架构主要包括以下几个组件:

  1. Hive客户端:Hive提供了一个命令行界面和一个Web界面,使用户可以通过这些界面与Hive进行交互。
  2. Hive驱动程序:Hive驱动程序负责接收用户提交的HQL查询,并将其转化为一系列的Hadoop MapReduce任务
  3. 元数据存储Hive的元数据存储在关系型数据库中,用于存储表、分区、列、表的schema信息等。
  4. 解析器:Hive的解析器将用户提交的HQL查询解析成语法树
  5. 查询优化器:Hive的查询优化器负责对解析后的查询进行优化,包括表达式推导、谓词下推等。
  6. 查询执行引擎:Hive的查询执行引擎将优化后的查询转化为一系列的MapReduce任务,这些任务将在Hadoop集群上执行。
  7. Hive元数据仓库:Hive的元数据仓库用于存储表、分区、列、表的schema信息等,它可以与其它工具(如Apache Atlas)进行集成,以提供更丰富的元数据管理功能。

4、Hive数据倾斜以及解决方案?

Hive数据倾斜是指在Hive查询中,某些分区或数据块的数据量过大,导致查询性能下降的情况。这种情况可能会使查询变慢,甚至导致作业失败。以下是一些常见的解决方案:

  1. 数据倾斜的原因通常是由于某些键的数据量过大,可以通过将数据进行重新分区或者使用更细粒度的分区来解决。例如,对于常见的join操作,可以将大表进行拆分,将大表的数据均匀分布在多个小表中。
  2. 可以使用随机数和哈希函数等技术来解决数据倾斜。例如,可以使用随机数为每个分区生成一个随机数,并将其与分区键进行组合,从而使数据更加均匀地分布在不同的分区中。
  3. 可以使用倾斜表连接技术来解决数据倾斜。这种方法基于前缀或者哈希等方式对倾斜键进行拆分,然后将其连接到其它表中。
  4. 可以通过使用Bloom过滤器来减少数据倾斜的影响。Bloom过滤器可以帮助过滤掉不可能匹配的数据,减少查询的数据量。
  5. 可以使用动态分区或者分桶来解决数据倾斜。这种方法可以将数据分散到多个分区或者桶中,从而降低单个分区或者桶的数据量。
  6. 可以使用压缩算法来减少数据倾斜的影响。压缩算法可以在减少存储空间的同时,提高查询性能。

5、Hive如果不用参数调优,在map和reduce端应该做什么?

  1. Map端
  • 增加map任务的数量:可以通过设置’mapred.map.tasks’参数来增加map任务的数量,从而提高并行度和整体处理速度。
  • 压缩中间数据:可以使用Hive的压缩功能,如设置’hive.exec.compress.intermediate’参数为true,将中间数据进行压缩,减少磁盘I/O开销。
  1. Reduce端
  • 增加reduce任务的数量:可以通过设置’mapred.reduce.tasks’参数来增加reduce任务的数量,从而提高并行度和整体处理速度。
  • 合理设置shuffle阶段的内存大小:可以通过调整’hive.shuffle.memory.limit’参数来控制shuffle阶段的内存大小,避免内存溢出或过多的磁盘I/O操作。
  • 使用Combiner函数:如果Reduce端的数据量较大,可以使用Combiner函数来进行部分聚合操作,减少传输给Reducer的数据量,提高性能。

6、Hive的三种自定义函数是什么?实现步骤与流程?它们之间的区别?作用是什么?

Hive的三种自定义函数包括UDF(User-Defined Function(用户定义函数))、UDAF(User-Defined Aggregate Function(用户定义聚合函数))和UDTF(User-Defined Table-Generating Function(用户定义表生成函数))。
UDF是最常见的自定义函数类型,用于对单个输入值进行处理并返回一个输出值。实现UDF的步骤包括编写Java或Python代码来定义函数逻辑,然后将代码打包为JAR文件,并将其添加到Hive的classpath中。UDF可以在Hive查询中使用,并通过SELECT或WHERE子句来调用。
UDAF用于对一组输入值进行聚合计算,返回一个聚合结果。实现UDAF的步骤与UDF类似,但需要额外定义一个聚合逻辑来处理多个输入值。UDAF可以在Hive查询中使用,并通过GROUP BY子句来进行分组操作。
UDTF用于生成一个或多个输出表,可以将其视为一种特殊的UDF。UDTF的实现步骤与UDF相似,但需要定义生成输出表的逻辑。UDTF可以在Hive查询中使用,并通过LATERAL VIEW关键字来调用。
UDF对单个输入值进行处理,返回一个输出值;UDAF对多个输入值进行聚合计算,返回一个聚合结果;UDTF生成一个或多个输出表

7、Hive分区和分桶的区别?

Hive分区和分桶是Hive中用于优化查询性能的两种技术。

  1. Hive分区:
    Hive分区是基于数据的某个列(通常是日期、地理位置等)进行的逻辑划分。分区可以将数据按照指定的列值划分成多个目录或文件,使得查询时只需要扫描特定分区的数据,从而提高查询性能。分区可以在创建表时定义,也可以在已有的表进行动态分区操作。分区的主要目的是减少查询时需要扫描的数据量,提高查询效率。
  2. Hive分桶:
    Hive分桶是将数据分散存储到多个文件中,每个文件称为一个桶。分桶是通过对某些列的哈希函数计算得到的,可以在创建表时定义分桶数和分桶列。分桶的目的是将数据均匀地分布在多个桶中,使得查询时只需要扫描特定桶地数据,进一步提高查询性能。与分区不同的是,分桶不是将数据按照某些列值进行划分,而是通过哈希函数进行随机分配。

总结:

  • Hive分区是按照某个列的值进行划分,目的是减少查询时需要扫描的数据量
  • Hive分桶是通过哈希函数进行数据的随机分配,目的是将数据均匀地分散在多个桶中
  • 分区适用于根据某个列进行过滤查询的场景
  • 分桶适用于需要随机访问的场景,可以提高数据的读取效率

8、Hive的执行流程?

  1. 解析器(Parser):Hive首先==通过解析器将用户输入的HiveQL语句转换为抽象语法树(AST)==的形式。
  2. 语义分析器(Semantic Analyzer):Hive的语义分析器会对AST进行语义分析,包括验证表和列的存在性、检查数据类型、解析表达式等
  3. 查询优化器(Query Optimizer):在语义分析完成后,Hive会对查询进行优化,包括重写查询计划、选择合适的连接方式、重新排序操作等,以提高查询性能。
  4. 查询计划生成器(Query Plan Generator):优化后的查询计划将被传递给查询计划生成器,生成逻辑查询计划
  5. 物理计划生成器(Physical Plan Generator)逻辑查询计划会被传递给物理计划生成器,生成物理查询计划,包括选择合适的物理操作(如MapReduce、Tez等)和任务的划分。
  6. 执行器(Executor)生成的物理查询计划将被执行器执行,根据计划中的操作类型,将任务提交给相应的计算引擎(如MapReduce、Tez等)进行执行。
  7. 结果存储:执行完成后,查询结果将被存储在指定的位置,可以是本地文件系统、HDFS等。

9、Hive SQL转化为MR的过程?

  1. 解析Hive SQL语句:首先,Hive会解析输入的Hive SQL查询语句,识别出查询的表、列以及其它相关的元数据信息。
  2. 查询优化和逻辑计划生成:Hive会将解析后的查询语句进行查询优化,根据表的统计信息和用户定义的参数选择最佳的执行计划。然后,Hive会生成逻辑查询计划,该计划描述了查询的逻辑执行流程。
  3. 逻辑计划到物理计划的转化:在这一步骤中,Hive将逻辑查询计划转换为物理查询计划,该计划描述了如何在MapReduce框架下执行查询。转换的过程通常包括将逻辑操作符映射到对应的MapReduce任务(如Map、Reduce、Join等),以及确定数据的分区和排序策略
  4. 生成MapReduce作业:根据转换后的物理查询计划,Hive会生成一系列的MapReduce作业。每个作业会包括一个或多个Map任务和一个Reduce任务,它们负责执行查询并生成结果。
  5. 执行MapReduce作业:生成的MapReduce作业将被提交给Hadoop集群进行执行。在执行期间,MapReduce框架会负责将输入数据按照指定的分区方式划分到不同的Map任务中,并在Map和Reduce任务之间进行数据的传输和处理。
  6. 输出结果:一旦所有的MapReduce作业执行完成,Hive会从最后一个Reduce任务中获取最终的查询结果,并将其返回给用户或保存到指定的输出表中。

10、Hive的存储引擎和计算引擎?

Hive的存储引擎是基于Hadoop的HDFS,它将数据以文件的形式存储在分布式存储系统中。Hive的计算引擎是基于MapReduce,通过将查询转换为MapReduce作业来执行数据计划和分析操作。

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