【大数据面试】【框架】Hive：架构、计算引擎、比较、内外部表、by、函数、优化、数据倾斜、动静态分区

一、组成

1、架构

源数据原本是存在dubby数据库，存在MySQL可以支持多个客户端

客户端、数据存储（HDFS）、MR计算引擎

2、计算引擎的选择

MR引擎：基于磁盘，计算时间长，但一定能算出结果【一般用于计算周指标、月指标、年指标，一个任务3-5天】

tez引擎：基于内存，计算时间快，如果宕机，数据直接丢掉【一般用于临时调试，但容易出现OOM】

Spark引擎：既基于内存，也会落盘，居中【一般用于每天的定时任务】

二、与MySQL/Hbase的区别

　　　　　　　　　　hive                  MySQL          Hbase

1、数据量大小            大　　　　　　   小

2、速度                    数据量大/快      数据量小/慢

3、擅长　　　　　　查询　　　　　增删改查　　   擅长插入不擅长查询

三、内部表和外部表的区别【出现频率最高&最简单】

1、最重要-元数据、原始数据

删除数据的时候，内部表会将元数据和原始数据全部删除，外部表只会删除元数据，原始数据不会被删除

2、在公司生产环境下，什么情况创建内部表，什么情况创建外部表

先导入hdfs，再将hdfs与hive表进行关联

绝大多数场景都是创建外部表【多个人共同使用】

只有在自己使用的临时表时，才会创建内部表

四、四个by

1、用法

order by：全局排序，针对自己用的临时表

sort by：排序

distribute by：分区

c：排序和分区字段相同时使用

5、在生产环境下

是否使用order by

不用，全局排序，数据量比较大

京东40-50T内存，都会OOM

s+d用的比较多：主要是在分区内部进行排序，效果最佳

c用的也会比较少

五、函数

1、系统函数

时间相关（日、月、周的处理）

日：date_add date_sub

周：next_day

月：date_format last_day

解析json☆：get_json_object

2、自定义函数

（1）组成

自定义UDF：项目中使用UDF解析公共字段

自定义UDTF：项目中使用UDTF解析具体的事件字段

自定义UDAF（spark）

（2）如果项目中不使用UDAF和UDTF能否对数据解析？

可以用系统函数，get_json_object【不定义】

（3）用系统函数能解决，为什么还要自定义

如果使用系统函数，解析失败只会抛出异常，不会抛出因为什么原因没解析出来

而自定义的方式，可以将每一个过程日志打印出来【更灵活，方便调试】

（4）自定义UDF步骤

定义一个类，继承UDF，重写内部的evaluate方法（实现其业务逻辑）

（5）自定义UDTF的步骤

定义一个类，继承GenericUDTF，重写内部的初始化、process、stop

（5）使用步骤

打包 =》上传到集群 =》在hive里面创建永久函数

3、窗口函数☆

rank

over

需要手写topn☆（使用开窗的方式）

六、Hive的优化

1、mapjoin

默认是打开的，不要关闭

2、行列过滤

出题形式，join where==》优化后先where后join

能提前过滤就提前过滤，再进行join操作

3、创建分区表

分桶【少】：对数据不太清楚时（不同key数据量不同，将key打散，对数据分组采样，）【分区表的优化手段】

分区表更常见

4、小文件处理

combinInputformat减少切片，进而减少map task，从而减少内存分配

开启JVM重用

采用merge的方式：

针对maponly的任务，默认打开-执行完任务后，会将小于16M的文件合并到256M（hive的块大小）

针对MapReduce任务，需要打开merge功能

5、合理设置map个数和reduce个数

map个数怎么设置：切片的大小-规则为max(0, min(块大小, Long的最大值))

128M数据对应1G内存

6、压缩

好处：减少磁盘所占的空间，减少网络传输

坏处：增加了解压缩计算

7、采用列式存储ORC/parquet

好处：提高查询效率，提高压缩比例 100G==> 10G ==》5-6G

如：

id         name       age

1       zhangsan     15

2           lisi             18

行存：1       zhangsan     15，2           lisi             18

select age from user，属于随机存储

列式存储：1  2    zhangsan lisi   15 18

select age from user，直接取 15 18，属于顺序读写

8、在reduce端开启combiner

要求不能影响最终的业务逻辑

七、数据倾斜

1、数据倾斜的表现

hql发生在reduce聚合时

2、什么情况下会产生数据倾斜

不同数据类型关联产生数据倾斜（用户表中的id为int类型，log表中定义的用户id是string类型，两张表进行join操作时，数据不匹配，所有数据进入同一个reduce，其他都为空）

解决方式：

3、如何解决数据倾斜

（1）group by由于distinct group by

（2）在map端对数据进行join

（3）开启数据倾斜时负载均衡

数据倾斜时，对reduce任务拆分，加随机数把数据打散，拆成多个reduce

将多个执行的reduce重新聚合，按照groupby，将同一个key的聚合为一个reduce

（4）控制数据分布，避免数据倾斜【类型不一致/空值】

默认值为空数据的值很大，可以在后面加随机数

将空值的分配一个特殊的值

八、hql练习

1、用的是动态分区吗，动态分区的底层原理

静态分区

insert  overwrite table1 patition(dt=2021-12-14)

select age, name from user

动态分区

insert  overwrite table1 patition(dt)

select age, name,dt from user

或

select age, name,'2021-12-14' from user

2、各自特点

静态是编译期时用户传递过来的

动态分区是执行SQL语句的时候才会决定（动态添加的值）

3、hive的字段分隔符

默认分隔符是\001，即^A

咱们使用的是\t

能否采用\abc作为分隔符

能，按照规范，前面不要出现这些字段，

如果出现，会产生什么后果

抛异常、类型不匹配（转换异常）

出现了，要对其进行转义，转义为普通的字符