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

傾斜原因：

map輸出數(shù)據(jù)按key Hash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(guò)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(yǔ)句本身就有數(shù)據(jù)傾斜;

如何避免：對(duì)于key為空產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傾斜，可以對(duì)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)MR Job。第一個(gè)MR Job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Group By Key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)MR Job再根據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)結(jié)果按照Group By Key分布到Reduce中（這個(gè)過(guò)程可以保證相同的Group By Key被分布到同一個(gè)Reduce中），最后完成最終的聚合操作。

2>.SQL語(yǔ)句調(diào)節(jié)：

1)、選用join key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(duì)變小的效果。

2)、大小表Join：

使用map join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)、count distinct大量相同特殊值:

count distinct時(shí)，將值為空的情況單獨(dú)處理，如果是計(jì)算count distinct，可以不用處理，直接過(guò)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)roup by，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(qǐng)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(cāng)庫(kù)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(kù)表，并提供完整的sql查詢功能，可以將sql語(yǔ)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(guò)類SQL語(yǔ)句快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開(kāi)發(fā)專門(mén)的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。

hive存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量比較大，適合海量數(shù)據(jù)，適合存儲(chǔ)軌跡類歷史數(shù)據(jù)，適合用來(lái)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(duì)來(lái)說(shuō)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(chǔ)是hadoop的hdfs文件系統(tǒng)

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

hive由于基于hadoop所以存儲(chǔ)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(méi)有主鍵、沒(méi)有索引、不支持對(duì)具體某一行的操作，適合對(duì)批量數(shù)據(jù)的操作，不支持對(duì)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(duì)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(duì)來(lái)說(shuō)功能有限

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

3.Multi-group by是hive的一個(gè)非常好的特性，請(qǐng)舉例說(shuō)明？

from A

insert overwrite table B

select A.a,count(distinct A.b)group by A.a

insert overwrite table C

select A.c,count(distinct A.b)group by A.c

4.請(qǐng)說(shuō)明hive中Sort By，Order By，Cluster By，Distrbute By各代表什么意思

order by：會(huì)對(duì)輸入做全局排序，因此只有一個(gè)reducer（多個(gè)reducer無(wú)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(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間。

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

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

cluster by：除了具有distribute by的功能外還兼具sort by的功能。

5.簡(jiǎn)要描述數(shù)據(jù)庫(kù)中的null，說(shuō)出null在hive底層如何存儲(chǔ)，并解釋selecta.*from t1 a left outer join t2 b on a.id=b.id where b.id is null;語(yǔ)句的含義

null與任何值運(yùn)算的結(jié)果都是null,可以使用is null、is not null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(lái)存儲(chǔ)的，可以通過(guò)alter table test SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format'='a');來(lái)修改。

這段語(yǔ)句目的是查詢出t1表中與t2表中id相等的所有信息。

以上就是動(dòng)力節(jié)點(diǎn)java培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的小編針對(duì)“2020年企業(yè)常見(jiàn)Java基礎(chǔ)筆試題”的內(nèi)容進(jìn)行的回答，希望對(duì)大家有所幫助，如有疑問(wèn)，請(qǐng)?jiān)诰€咨詢，有專業(yè)老師隨時(shí)為你服務(wù)。