大数据开发(Hive面试真题-卷三)

news/2024/5/30 1:26:48/文章来源:https://blog.csdn.net/key_honghao/article/details/136682716

大数据开发(Hive面试真题)

  • 1、Hive的文件存储格式都有哪些?
  • 2、Hive的count的用法?
  • 3、Hive得union和unionall的区别?
  • 4、Hive的join操作原理,left join、right join、inner join、outer join的异同?
  • 5、Hive的mapjoin?
  • 6、Hive Shuffle的具体过程?
  • 7、UDF是怎么在Hive里执行的?
  • 8、Hive HQL:行转列、列转行?

1、Hive的文件存储格式都有哪些?

  1. 文本文件格式(TextFile)以文本形式存储数据,每一行都是一个记录,字段之间使用分隔符进行分割
  2. 序列文件格式(SequenceFile)一种二进制文件格式,数据以键值对的形式存储,适用于大数据量的存储和读取
  3. 列式存储格式(Columnar formats)例如Parquet和ORC等,以列为单位存储数据,提供更高的压缩比和查询性能
  4. Avro格式一种数据序列化系统,支持动态类型,适用于复杂数据结构的存储
  5. RCFile格式(Record Columnar File)一种列式存储格式,将每个列的数据存储在单独的文件中,提供高效的读取和查询性能
  6. JSON格式(JsonFile)以JSON格式存储数据,适用于半结构化数据的存储
  7. CSV格式以逗号分割的文本文件格式,适用于简单的表格数据存储

2、Hive的count的用法?

  1. Hive中的count函数用于计算指定列或整个表中的行数。它的用法如下:
SELECT COUNT(*) FROM table_name;
  1. 计算指定列的非空值的个数
SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;
  1. 计算指定列的唯一值的个数
SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;

3、Hive得union和unionall的区别?

Hive中的UNION和UNION ALL都是用于合并多个查询结果集的操作,但它们之间有一些区别。

  1. UNION会删除重复的行,而UNION ALL会保留所有行,包括重复的行。
  2. UNION操作符会对两个查询结果的列进行匹配,要求它们的数据类型和顺序完全一致,而UNION ALL不会进行列匹配。
  3. UNION操作符会对结果进行排序,以消除重复行,而UNION ALL不会进行排序,因此性能上可能会更快一些。
  4. UNION操作符默认会去除NULL值,而UNION ALL会保留NULL值。
    因此,如果你需要合并多个结果集并消除重复行,你可以使用UNION操作符。而如果你想保留所有行,包括重复的行,可以使用UNION ALL操作符

4、Hive的join操作原理,left join、right join、inner join、outer join的异同?

  1. Inner Join(内连接):它返回两个表中满足连接条件的记录。只有在两个表中都有匹配的记录时,才会返回结果。
  2. Left Join(左连接):它返回左表中所有记录以及与右边匹配的记录。如果右表中没有匹配的记录,则返回NULL。
  3. Right Join(右连接):它返回右表中所有记录以及与左表匹配的记录。如果左表中没有匹配的记录,则返回NULL。
  4. Outer Join(外连接):它返回左表和右表中的所有记录。如果两个表中没有匹配的记录,则返回NULL。

5、Hive的mapjoin?

Hive的mapjoin是一种优化技术,用于加快Hive查询的速度。它通过将小表加载到内存中,然后在Map阶段将大表的数据与小表的数据进行连接,从而减少了磁盘读写操作和网络传输开销
具体来说,Hive的mapjoin分为两种类型:

  1. Map端的mapjoin(Map-side Join)当一个表的数据量足够小,可以将其全部加载到内存中时,Hive会将这个表的数据复制到所有的Map任务中,然后在Map任务中直接进行连接操作。这样可以避免Shuffle阶段的数据传输和磁盘I/O,大大提高了查询速度。
  2. Bucket Map端的mapjoin:当两个表都被分桶时,Hive可以使用Bucket Map端的mapjoin。它将两个表的桶按照相同的桶号分发到同一个Map任务中,然后再Map任务中进行连接操作。这样可以减少Shuffle阶段的数据传输和磁盘I/O,提高查询效率。
    需要注意的是,使用mapjoin的前提是小表可以完全加载到内存中,否则可能会导致内存不足的问题。此外,mapjoin也只适用于等值连接(Equi-Join),不支持其它类型的连接操作。

6、Hive Shuffle的具体过程?

Hive的Shuffle过程是在Hive执行MapReduce任务时发生的数据重分区和排序过程。它是为了将具有相同键的数据项聚集再同一个Reducer任务中,以便进行数据的合并和计算。
具体的Hive Shuffle过程如下:

  1. Map阶段在Map阶段,输入数据会根据指定的分区键进行哈希分区,即根据分区键的哈希值将数据分配到对应的Reducer任务中。同时,Map阶段会对每个分区键进行局部排序,保证每个分区内的数据按照分区键的顺序排列
  2. Combiner阶段如果在Hive查询中定义了Combiner函数,那么在Map阶段的输出结果会经过Combiner函数的合并操作。Combiner函数可以对相同分区键的数据进行合并,以减少数据传输量和提高性能。
  3. Partitioner阶段在Map阶段结束后,Hive会调用Partitioner函数对Map输出结果进行再次分区。Partitioner函数决定了数据项如何分布到不同的Reducer任务中。通常情况下,Partitioner函数会根据分区键的哈希值将数据项均匀地分配到不同的Reducer任务中。
  4. Sort阶段在Partitioner阶段之后,Hive会对每个Reducer任务的输入数据进行全局排序。这个排序操作保证了每个Reducer任务的输入数据按照分区键的顺序进行处理。
  5. Reduce阶段在Reduce阶段,每个Reducer任务会接收到属于自己分区的数据块,并进行最终的聚合和计算操作。Reducer任务会对输入数据进行迭代处理,输出最终的结果。

7、UDF是怎么在Hive里执行的?

UDF是在Hive中执行的一种自定义函数。当在Hive中定义一个UDF后,它可以在Hive查询中使用,以对数据进行转换、计算或其它操作。

执行过程如下:

  1. 首先,开发人员需要使用Java或其它编程语言编写UDF的代码。UDF代码需要实现Hive UDF接口,并定义输入和输出参数的类型。
  2. 然后,将编写的UDF代码编译成可执行的JAR文件
  3. 接下来,将JAR文件上传到Hive的集群环境中,并将其添加到Hive的类路径中
  4. 在Hive中创建一个函数,将该数据与上传的JAR文件中的UDF代码关联起来。这可以通过使用Hive的CREATE FUNCTION语句来完成
  5. 一旦函数创建完毕,就可以在Hive查询中调用该函数,并将其应用于数据
  6. 当Hive查询中调用UDF时,Hive会根据函数的定义和输入参数类型,调用上传的JAR文件中的对应UDF代码
  7. UDF代码将执行相应的计算或转换操作,并返回结果给Hive查询

8、Hive HQL:行转列、列转行?

Hive HQL中可以使用Pivot操作实现行转列和列转行的功能。
行转列(行数据转为列):
在 Hive 中,可以使用 Pivot 操作将行数据转为列。Pivot 操作需要使用聚合函数和 CASE WHEN 语句来实现。
例如,假设我们有一个表格包含以下数据:

+----+------+-------+
| ID | Name | Value |
+----+------+-------+
| 1  | A    | 10    |
| 1  | B    | 20    |
| 2  | A    | 30    |
| 2  | B    | 40    |
+----+------+-------+

我们可以使用 Pivot 操作将上述数据按 ID 列进行行转列:

SELECT ID,
MAX(CASE WHEN Name = 'A' THEN Value END) AS Value_A,
MAX(CASE WHEN Name = 'B' THEN Value END) AS Value_B
FROM table_name
GROUP BY ID;

执行上述查询后,可以得到如下结果:

+----+---------+---------+
| ID | Value_A | Value_B |
+----+---------+---------+
| 1  | 10      | 20      |
| 2  | 30      | 40      |
+----+---------+---------+

列转行(列数据转为行):
Hive 中可以使用 UNION ALL 操作将列数据转为行数据。
假设我们有一个表格包含以下数据:

+----+------+-------+
| ID | Name | Value |
+----+------+-------+
| 1  | A    | 10    |
| 1  | B    | 20    |
| 2  | A    | 30    |
| 2  | B    | 40    |
+----+------+-------+

我们可以使用 UNION ALL 操作将上述数据按 Name 列进行列转行:

SELECT ID, 'A' AS Name, Value FROM table_name WHERE Name = 'A'
UNION ALL
SELECT ID, 'B' AS Name, Value FROM table_name WHERE Name = 'B';

执行上述查询后,可以得到如下结果:

+----+------+-------+
| ID | Name | Value |
+----+------+-------+
| 1  | A    | 10    |
| 2  | A    | 30    |
| 1  | B    | 20    |
| 2  | B    | 40    |
+----+------+-------+

这样我们就可以将列数据转为行数据。.

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