1、Hive的架构

2、Hive的特点

• 数据存储位置
  Hive的数据存储在hdfs上，元数据可以存储在指定的地方比如mysql，PostgreSQL等。
• 数据更新
  Hive处理数据时一般不对数据进行改写，因为它不支持行级别的增删操作，如果要进行更新数据，一般可以通过分区或者表直接覆盖。
• 执行效率
  Hive 执行延迟较高。虽然在小数据量时传统数据库延迟更低，但是当数据规模大到超过传统数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
• 数据规模
  Hive 支持大规模的数据计算，通常是PB级别的数据

3、内部表和外部表的区别？

• 内部表(MANAGED_TABLE)：内部表其实就是管理表，当我们删除一个管理表时，Hive 也会删除这个表中数据。因此管理表不适合和 其他工具共享数据。
• 外部表(EXTERNAL_TABLE)：删除该表并不会删除掉原始数据，删除的是表的元数据。

4、Hive怎么处理数据倾斜

倾斜原因： map输出数据按Key Hash分配到reduce中,由于key分布不均匀、或者业务数据本身的特点。等原因造成的reduce上的数据量差异过大。

• key分布不均匀
• 业务数据本身的特性
• SQL语句造成数据倾斜
  解决方案
• 参数调节
  hive.map.aggr=true
  hive.groupby.skewindata=true
  有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MR Job。第一个MR Job中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；
  第二个MR Job在根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到Reduce中(这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个Reduce中)，最后完成最终的聚合操作。
• SQL语句调节：
  1)选用join key 分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表join的时候，数据量相对变小的效果。
  2)大小表Join： 使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在Map端完成Reduce。
  3)大表Join大表：把空值的Key变成一个字符串加上一个随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终的结果。
  4)count distinct大量相同特殊值：count distinct时，将值为空的情况单独处理，如果是计算count distinct，可以不用处理，直接过滤，在做后结果中加1。如果还有其他计算，需要进行group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union.

5、请说明hive中 sort by ，order by ，cluster by ，distribute by各代表什么意思。

order by ：会对输入做全局排序，因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序).只有一个reducer,会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。
sort by ：不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序
distribute by ：按照指定的字段对数据进行划分输出到不同的reduce中
cluster by ：除了具有distribute by 的功能外还兼具sort by 的功能

6、Hive的分组方式

row_number() 是没有重复值的排序(即使两天记录相等也是不重复的),可以利用它来实现分页
dense_rank() 是连续排序,两个第二名仍然跟着第三名
rank() 是跳跃排序的,两个第二名下来就是第四名

7、Hive 的 sort by 和 order by 的区别

order by 会对输入数据做全局排序，只有一个 reduce，数据量较大时，很慢。
sort by 不是全局排序，只能保证每个 reduce 有序，不能保证全局有序，需设置mapred.reduce.tasks>1。