1.hive表關(guān)聯(lián)查詢，如何解決數(shù)據(jù)傾斜的問題?

    傾斜原因：

    map輸出數(shù)據(jù)按keyHash的分配到reduce中，由于key分布不均勻、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的特、建表時(shí)考慮不周、等原因造成的reduce上的數(shù)據(jù)量差異過大。

    1)、key分布不均勻;

    2)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的特性;

    3)、建表時(shí)考慮不周;

    4)、某些SQL語句本身就有數(shù)據(jù)傾斜;

    如何避免：對于key為空產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傾斜，可以對其賦予一個(gè)隨機(jī)值。

    解決方案

    1>.參數(shù)調(diào)節(jié)：

    hive.map.aggr=true

    hive.groupby.skewindata=true

    有數(shù)據(jù)傾斜的時(shí)候進(jìn)行負(fù)載均衡，當(dāng)選項(xiàng)設(shè)定位true,生成的查詢計(jì)劃會(huì)有兩個(gè)MRJob。第一個(gè)MRJob中，Map的輸出結(jié)果集合會(huì)隨機(jī)分布到Reduce中，每個(gè)Reduce做部分聚合操作，并輸出結(jié)果，這樣處理的結(jié)果是相同的GroupByKey有可能被分發(fā)到不同的Reduce中，從而達(dá)到負(fù)載均衡的目的；第二個(gè)MRJob再根據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)結(jié)果按照GroupByKey分布到Reduce中（這個(gè)過程可以保證相同的GroupByKey被分布到同一個(gè)Reduce中），最后完成最終的聚合操作。

    2>.SQL語句調(diào)節(jié)：

    1)、選用joinkey分布最均勻的表作為驅(qū)動(dòng)表。做好列裁剪和filter操作，以達(dá)到兩表做join的時(shí)候，數(shù)據(jù)量相對變小的效果。

    2)、大小表Join：

    使用mapjoin讓小的維度表（1000條以下的記錄條數(shù)）先進(jìn)內(nèi)存。在map端完成reduce.

    4)、大表Join大表：

    把空值的key變成一個(gè)字符串加上隨機(jī)數(shù)，把傾斜的數(shù)據(jù)分到不同的reduce上，由于null值關(guān)聯(lián)不上，處理后并不影響最終結(jié)果。

    5)、countdistinct大量相同特殊值:

    countdistinct時(shí)，將值為空的情況單獨(dú)處理，如果是計(jì)算countdistinct，可以不用處理，直接過濾，在最后結(jié)果中加1。如果還有其他計(jì)算，需要進(jìn)行g(shù)roupby，可以先將值為空的記錄單獨(dú)處理，再和其他計(jì)算結(jié)果進(jìn)行union。

    2.請談一下hive的特點(diǎn)是什么？hive和RDBMS有什么異同？

    hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供完整的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。其優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，可以通過類SQL語句快速實(shí)現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。

    hive存儲的數(shù)據(jù)量比較大，適合海量數(shù)據(jù)，適合存儲軌跡類歷史數(shù)據(jù)，適合用來做離線分析、數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)算，事務(wù)性較差，實(shí)時(shí)性較差

    rdbms一般數(shù)據(jù)量相對來說不會(huì)太大，適合事務(wù)性計(jì)算，實(shí)時(shí)性較好，更加接近上層業(yè)務(wù)

    hive的計(jì)算引擎是hadoop的mapreduce，存儲是hadoop的hdfs文件系統(tǒng)

    rdbms的引擎由數(shù)據(jù)庫自己設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)例如mysql的innoDB，存儲用的是數(shù)據(jù)庫服務(wù)器本地的文件系統(tǒng)

    hive由于基于hadoop所以存儲和計(jì)算的擴(kuò)展能力都很好，

    rdbms在這方面比較弱，比如orcale的分表和擴(kuò)容就很頭疼

    hive表格沒有主鍵、沒有索引、不支持對具體某一行的操作，適合對批量數(shù)據(jù)的操作，不支持對數(shù)據(jù)的update操作，更新的話一般是先刪除表然后重新落數(shù)據(jù)

    rdbms事務(wù)性強(qiáng)，有主鍵、索引，支持對具體某一行的增刪改查等操作

    hive的SQL為HQL，與標(biāo)準(zhǔn)的RDBMS的SQL存在有不少的區(qū)別，相對來說功能有限

    rdbms的SQL為標(biāo)準(zhǔn)SQL，功能較為強(qiáng)大。

    3.Multi-groupby是hive的一個(gè)非常好的特性，請舉例說明？

    fromA

    insertoverwritetableB

    selectA.a,count(distinctA.b)groupbyA.a

    insertoverwritetableC

    selectA.c,count(distinctA.b)groupbyA.c

    4.請說明hive中SortBy，OrderBy，ClusterBy，DistrbuteBy各代表什么意思

    orderby：會(huì)對輸入做全局排序，因此只有一個(gè)reducer（多個(gè)reducer無法保證全局有序）。只有一個(gè)reducer，會(huì)導(dǎo)致當(dāng)輸入規(guī)模較大時(shí)，需要較長的計(jì)算時(shí)間。

    sortby：不是全局排序，其在數(shù)據(jù)進(jìn)入reducer前完成排序。

    distributeby：按照指定的字段對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分輸出到不同的reduce中。

    clusterby：除了具有distributeby的功能外還兼具sortby的功能。

    5.簡要描述數(shù)據(jù)庫中的null，說出null在hive底層如何存儲，并解釋selecta.*fromt1aleftouterjoint2bona.id=b.idwhereb.idisnull;語句的含義

    null與任何值運(yùn)算的結(jié)果都是null,可以使用isnull、isnotnull函數(shù)指定在其值為null情況下的取值。

    null在hive底層默認(rèn)是用'\N'來存儲的，可以通過altertabletestSETSERDEPROPERTIES('serialization.null.format'='a');來修改。

    這段語句目的是查詢出t1表中與t2表中id相等的所有信息。

    6.寫出hive中split、coalesce及collect_list函數(shù)的用法（可舉例）

    split將字符串轉(zhuǎn)化為數(shù)組。

    split('a,b,c,d',',')==>["a","b","c","d"]

    COALESCE(Tv1,Tv2,…)返回參數(shù)中的第一個(gè)非空值；如果所有值都為NULL，那么返回NULL。

    collect_list列出該字段所有的值，不去重selectcollect_list(id)fromtable;

    7.寫出將text.txt文件放入hive中test表‘2016-10-10’分區(qū)的語句，test的分區(qū)字段是l_date。

    LOADDATALOCALINPATH'/your/path/test.txt'OVERWRITEINTOTABLEtestPARTITION(l_date='2016-10-10')

    8.請把下一語句用hive方式實(shí)現(xiàn)？

    SELECTa.key,a.value

    FROMa

    WHEREa.keynotin(SELECTb.keyFROMb)

    selecta.key,a.valuefromawherea.keynotexists(selectb.keyfromb)

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