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hql面试题

以下为理论架构

Hive的架构

注：hive1.0、2.0默认引擎是mr，但hive3.0是tez

Hive和数据库比较

查询语言

由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。 数据存储位置 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 数据更新 由于Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET修改数据。 执行 Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。 执行延迟 Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce 执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过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。 可扩展性 由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的（世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。 数据规模 由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

内部表和外部表区别

在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据

在公司生产环境下，什么时候创建内部表，什么时候创建外部表？

在公司中绝大多数场景都是外部表。

自己使用的临时表，才会创建内部表；

4个By区别

1）Order By：全局排序，只有一个Reducer；

2）Sort By：分区内有序； 对于大规模的数据集order by的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此时可以使用sort by。 Sort by为每个reducer产生一个排序文件。每个Reducer内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。 3）Distrbute By：类似MR中Partition，进行分区，结合sort by使用。 在有些情况下，我们需要控制某个特定行应该到哪个reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by 子句可以做这件事。distribute by类似MR中partition（自定义分区），进行分区，结合sort by使用。 对于distribute by进行测试，一定要分配多reduce进行处理，否则无法看到distribute by的效果。 注意： 1．distribute by的分区规则是根据分区字段的hash码与reduce的个数进行模除后，余数相同的分到一个区。 2．Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。

4） Cluster By：当Distribute by和Sorts by字段相同时，可以使用Cluster by方式。Cluster by除了具有Distribute by的功能外还兼具Sort by的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。

在生产环境中Order By用的比较少，容易导致OOM。 在生产环境中Sort By+ Distrbute By用的多。

系统函数

1）date_add、date_sub函数（加减日期）

2）next_day函数（周指标相关） 3）date_format函数（根据格式整理日期） 4）last_day函数（求当月最后一天日期） 5）collect_set函数 6）get_json_object解析json函数 7）NVL（表达式1，表达式2） 如果表达式1为空值，NVL返回值为表达式2的值，否则返回表达式1的值。

自定义UDF、UDTF函数

1）在项目中是否自定义过UDF、UDTF函数，以及用他们处理了什么问题，及自定义步骤？

（1）用UDF函数解析公共字段；用UDTF函数解析事件字段。 （2）自定义UDF：继承UDF，重写evaluate方法 （3）自定义UDTF：继承自GenericUDTF，重写3个方法：initialize(自定义输出的列名和类型)，process（将结果返回forward(result)），close 2）为什么要自定义UDF/UDTF？ 因为自定义函数，可以自己埋点Log打印日志，出错或者数据异常，方便调试。

窗口函数

1）Rank

（1）RANK() 排序相同时会重复，总数不会变 （2）DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少 （3）ROW_NUMBER() 会根据顺序计算 2） OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化 （1）CURRENT ROW：当前行 （2）n PRECEDING：往前n行数据 （3） n FOLLOWING：往后n行数据 （4）UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点 （5） LAG(col,n)：往前第n行数据 （6）LEAD(col,n)：往后第n行数据 （7） NTILE(n)：把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。注意：n必须为int类型。 3）手写TopN

Hive优化

1）MapJoin

如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join，即：在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。 2）行列过滤 列处理：在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。 行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。 3）列式存储 4）采用分区技术 5）合理设置Map数 mapred.min.split.size: 指的是数据的最小分割单元大小；min的默认值是1B mapred.max.split.size: 指的是数据的最大分割单元大小；max的默认值是256MB 通过调整max可以起到调整map数的作用，减小max可以增加map数，增大max可以减少map数。 需要提醒的是，直接调整mapred.map.tasks这个参数是没有效果的。 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/11037539.html 6）合理设置Reduce数 Reduce个数并不是越多越好 （1）过多的启动和初始化Reduce也会消耗时间和资源； （2）另外，有多少个Reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题； 在设置Reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的Reduce数；使单个Reduce任务处理数据量大小要合适； 7）小文件如何产生的？ （1）动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致map数量剧增； （2）reduce数量越多，小文件也越多（reduce的个数和输出文件是对应的）； （3）数据源本身就包含大量的小文件。 8）小文件解决方案 （1）在Map执行前合并小文件，减少Map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat没有对小文件合并功能。 （2）merge // 输出合并小文件 SET hive.merge.mapfiles = true; – 默认true，在map-only任务结束时合并小文件 SET hive.merge.mapredfiles = true; – 默认false，在map-reduce任务结束时合并小文件 SET hive.merge.size.per.task = 268435456; – 默认256M SET hive.merge.smallfiles.avgsize = 16777216; – 当输出文件的平均大小小于16m该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge （3）开启JVM重用 set mapreduce.job.jvm.numtasks=10 9）开启map端combiner（不影响最终业务逻辑） set hive.map.aggr=true； 10）压缩（选择快的） 设置map端输出、中间结果压缩。（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了IO读写和网络传输，能提高很多效率） set hive.exec.compress.intermediate=true --启用中间数据压缩 set mapreduce.map.output.compress=true --启用最终数据压缩 set mapreduce.map.outout.compress.codec=…; --设置压缩方式 11）采用tez引擎或者spark引擎

Hive解决数据倾斜方法

（1）不同数据类型关联产生数据倾斜

情形：比如用户表中user_id字段为int，log表中user_id字段既有string类型也有int类型。当按照user_id进行两个表的Join操作时。 后果：处理此特殊值的reduce耗时；只有一个reduce任务。默认的Hash操作会按int型的id来进行分配，这样会导致所有string类型id的记录都分配到一个Reducer中。 解决方式：把数字类型转换成字符串类型 select * from users a left outer join logs b on a.usr_id = cast(b.user_id as string) （2）控制空值分布 在生产环境经常会用大量空值数据进入到一个reduce中去，导致数据倾斜。 解决办法： 自定义分区，将为空的key转变为字符串加随机数或纯随机数，将因空值而造成倾斜的数据分不到多个Reducer。 注意：对于异常值如果不需要的话，最好是提前在where条件里过滤掉，这样可以使计算量大大减少 3）解决数据倾斜的方法？ （1）group by 注：group by 优于distinct group 解决方式：采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。 （2）mapjoin （3）开启数据倾斜时负载均衡 set hive.groupby.skewindata=true; 思想：就是先随机分发并处理，再按照key group by来分发处理。 操作：当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。 第一个MRJob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的GroupBy 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MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的原始GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。 点评：它使计算变成了两个mapreduce，先在第一个中在shuffle过程partition时随机给 key打标记，使每个key随机均匀分布到各个reduce上计算，但是这样只能完成部分计算，因为相同key没有分配到相同reduce上。 所以需要第二次的mapreduce，这次就回归正常shuffle，但是数据分布不均匀的问题在第一次mapreduce已经有了很大的改善，因此基本解决数据倾斜。因为大量计算已经在第一次mr中随机分布到各个节点完成。

Hive里边字段的分隔符用的什么？为什么用\t？有遇到过字段里边有\t的情况吗，怎么处理的？

hive 默认的字段分隔符为ascii码的控制符\001（^A）,建表的时候用fields terminated by ‘\001’。注意：如果采用\t或者\001等为分隔符，需要要求前端埋点和javaEE后台传递过来的数据必须不能出现该分隔符，通过代码规范约束。一旦传输过来的数据含有分隔符，需要在前一级数据中转义或者替换（ETL）。

Tez引擎优点？（hive3.0）

Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，这样只需写一次HDFS，且中间节点较少，从而大大提升作业的计算性能。

Mr/tez/spark区别： Mr引擎：多job串联，基于磁盘，落盘的地方比较多。虽然慢，但一定能跑出结果。一般处理，周、月、年指标。 Spark引擎：虽然在Shuffle过程中也落盘，但是并不是所有算子都需要Shuffle，尤其是多算子过程，中间过程不落盘 DAG有向无环图。 兼顾了可靠性和效率。一般处理天指标。 Tez引擎：完全基于内存。 注意：如果数据量特别大，慎重使用。容易OOM。一般用于快速出结果，数据量比较小的场景。

MySQL之元数据备份（项目中遇到的问题）

元数据备份（重点，如数据损坏，可能整个集群无法运行，至少要保证每日零点之后备份到其它服务器两个复本）

MySQL utf8超过字节数问题 MySQL的utf8编码最多存储3个字节，当数据中存在表情号、特色符号时会占用超过3个字节数的字节，那么会出现错误 Incorrect string value: ‘\xF0\x9F\x91\x91\xE5\xB0…’ 解决办法：将utf8修改为utf8mb4

Union与Union all区别

1）union会将联合的结果集去重，效率较union all差

2）union all不会对结果集去重，所以效率高

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