面试回答： 1、hive，在用到的过程中有没有遇到什么性能问题？ 2、用过帆软的会简单聊一下帆软 3、分桶一般分多少个？ 4、从数据库里把数据取出来是怎么处理的？ 5、shell脚本一般用到哪些程序？ 6、shell脚本怎么连接的mysql数据库？

1、在使用Hive的过程中，可能会遇到性能问题，如数据倾斜、不正确的分区、过多的小文件等。我们可以通过优化表结构、使用动态分区、压缩数据、合并小文件等方式来提高Hive的性能。

2、帆软是一个企业级报表工具，可以帮助企业快速构建和发布各种类型的报表。它提供了强大的报表设计和数据分析功能，支持多种数据源和数据格式，可以直接在浏览器中进行设计和发布。

3、分桶的数量取决于数据的大小和分布情况，一般建议分桶数量为数据总量除以128MB或256MB，这样可以使数据均匀分布在桶中，提高数据查询的效率。

4、从数据库里把数据取出来可以使用SQL语句来查询数据，并将数据导出到文件中，如CSV、JSON、Parquet等格式。也可以使用ETL工具，如Sqoop、Flume等，将数据从关系型数据库导入到Hive中。

5、shell脚本通常用到的程序包括：awk、sed、grep、cut等文本处理工具，ssh、scp等远程登录和文件传输工具，curl、wget等网络请求工具，以及其他一些系统命令和工具。

6、shell脚本可以使用mysql命令来连接mysql数据库，具体可以使用以下命令：mysql -h 主机名 -u 用户名 -p 密码 -D 数据库名。其中，主机名为数据库所在的主机名或IP地址，用户名和密码为mysql的登录用户名和密码，数据库名为需要连接的数据库名称。

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面试第一人称回答： 1、hive，在用到的过程中有没有遇到什么性能问题？ 2、用过帆软的会简单聊一下帆软 3、分桶一般分多少个？ 4、从数据库里把数据取出来是怎么处理的？ 5、shell脚本一般用到哪些程序？ 6、shell脚本怎么连接的mysql数据库？

1、我在使用Hive的过程中，遇到了数据倾斜、不正确的分区、过多的小文件等性能问题。我采取了优化表结构、使用动态分区、压缩数据、合并小文件等方式来提高Hive的性能。

2、我曾经使用过帆软，它是一个强大的企业级报表工具，可以帮助企业快速构建和发布各种类型的报表。它提供了丰富的报表设计和数据分析功能，支持多种数据源和数据格式，可以直接在浏览器中进行设计和发布。

3、我认为分桶的数量取决于数据的大小和分布情况，一般建议分桶数量为数据总量除以128MB或256MB，这样可以使数据均匀分布在桶中，提高数据查询的效率。

4、在我处理从数据库里取出数据的时候，我通常会使用SQL语句来查询数据，并将数据导出到文件中，如CSV、JSON、Parquet等格式。我也曾经使用ETL工具，如Sqoop、Flume等，将数据从关系型数据库导入到Hive中。

5、在我的shell脚本中，我通常会用到awk、sed、grep、cut等文本处理工具，ssh、scp等远程登录和文件传输工具，curl、wget等网络请求工具，以及其他一些系统命令和工具。

6、我会在shell脚本中使用mysql命令来连接mysql数据库，具体命令是：mysql -h 主机名 -u 用户名 -p 密码 -D 数据库名。其中，主机名为数据库所在的主机名或IP地址，用户名和密码为mysql的登录用户名和密码，数据库名为需要连接的数据库名称。

1、问答题：什么是NOSQL?nosql数据库含哪些类型？各自有什么特点？ 2问答题：什么是hive？Hive数据存储模型有哪些？

1. NoSQL是一种非关系型数据库，它不使用传统的表格关系模型，而是使用其他的数据组织方式，例如列式存储、文档存储、键值存储等。NoSQL数据库分为多种类型，常见的包括：

- 列式存储数据库：例如HBase、Cassandra等，适合存储大规模结构化数据。
- 文档存储数据库：例如MongoDB、Couchbase等，适合存储半结构化或非结构化数据。
- 键值存储数据库：例如Redis、Memcached等，适合存储缓存、会话等数据。
- 图形数据库：例如Neo4j、ArangoDB等，适合存储复杂关系数据。

不同类型的NoSQL数据库具有不同的特点，例如列式存储数据库适合读取大量数据，但写入速度可能较慢；文档存储数据库可以存储更为灵活的数据结构，但相对较难于查询。

2. Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类似SQL的查询语言HiveQL来查询这些数据。Hive支持多种数据存储模型，包括：

- 文本文件存储模型：将数据以文本文件形式存储在HDFS上，可以使用类似CSV的格式。
- 序列文件存储模型：将数据以二进制序列化的形式存储在HDFS上，可以提高读写速度。
- ORC文件存储模型：将数据以高度压缩的列式存储形式存储在HDFS上，可以提高查询速度。

不同的存储模型具有不同的优势，例如文本文件存储模型适合存储大量数据，但查询性能相对较差；ORC文件存储模型可以提高查询性能，但存储空间相对较大。