大数据分析工程师面试集锦3-sql/sparksql/hiveql

### 回答1：
好的，以下是大数据分析工程师面试集锦3中关于sql/sparksql/hiveql的问题和回答：

1. 什么是SQL？

SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的标准语言，它可以用来查询、插入、更新和删除数据。

2. 什么是SparkSQL？

SparkSQL是Apache Spark中的一个模块，它提供了一种用于处理结构化数据的API，可以将结构化数据作为RDD（Resilient Distributed Datasets）来处理，同时还支持SQL查询和DataFrame API。

3. 什么是HiveQL？

HiveQL是Apache Hive中的一种查询语言，它类似于SQL，但是可以用于查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统中的大数据集。

4. 什么是SQL注入攻击？

SQL注入攻击是一种利用应用程序中的漏洞，向数据库中注入恶意代码的攻击方式。攻击者可以通过注入恶意代码来获取敏感信息或者破坏数据库。

5. 什么是Spark的RDD？

RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中的一个核心概念，它是一个不可变的分布式数据集，可以被分区和并行处理。RDD可以从Hadoop分布式文件系统、本地文件系统、Hive、HBase等数据源中创建。

6. 什么是Hive的分区？

Hive的分区是将数据按照某个字段进行划分，将相同字段值的数据存储在同一个分区中，以便于查询和管理。分区可以提高查询效率和数据管理的灵活性。

7. 什么是Hive的Bucket？

Hive的Bucket是将数据按照某个字段进行划分，并将相同字段值的数据存储在同一个Bucket中。Bucket可以提高查询效率和数据管理的灵活性，同时还可以用于数据的随机抽样和均匀分布。

8. 什么是Hive的UDF？

Hive的UDF（User-Defined Function）是用户自定义的函数，可以用于扩展Hive的查询功能。UDF可以是一元函数、二元函数或者聚合函数，可以用Java或者其他编程语言编写。

9. 什么是Hive的UDAF？

Hive的UDAF（User-Defined Aggregation Function）是用户自定义的聚合函数，可以用于扩展Hive的聚合查询功能。UDAF可以用Java或者其他编程语言编写。

10. 什么是Hive的UDTF？

Hive的UDTF（User-Defined Table-Generating Function）是用户自定义的表生成函数，可以用于扩展Hive的查询功能。UDTF可以返回一个或多个表，可以用Java或者其他编程语言编写。

### 回答2：
随着大数据技术的不断发展，大数据分析工程师的需求越来越大。在大数据分析工程师的面试中，SQL、Spark SQL和HiveQL都是必须掌握的技能。

SQL常见问题：

1.请简单说明什么是SQL语言？

SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系数据库的语言，它可以用来创建、读取、更新和删除数据库中的数据。

2.请介绍SQL中的SELECT语句？

SELECT语句是SQL中最常用的语句之一，它可用于从数据库中查询信息。SELECT语句所包含的子句有FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING和ORDER BY等。

3.如何用SQL实现表的关联查询？

表的关联查询是SQL中非常常见的操作之一。对于两个表的关联查询，我们需要使用JOIN子句，JOIN子句必须指定两个表之间的连接条件。

Spark SQL常见问题：

1.请简单说明什么是Spark SQL？

Spark SQL是Spark生态系统中的一部分，它是一个高性能的分布式SQL引擎，可以在Hadoop上运行，支持SQL语言和Spark的数据操作，并且提供比基本RDD操作更有效的数据处理方法。

2.请简单介绍Spark SQL的DataFrame？

DataFrame是Spark SQL的一项核心功能，类似于传统SQL中的表，它是一个分布式的行列数据集合。DataFrame支持多种数据源，包括HDFS、Hive、MySQL等，并支持多种数据格式。

3.如何使用Spark SQL进行聚合操作？

Spark SQL支持所有常见的聚合操作，例如COUNT、SUM、AVG、MAX和MIN等。聚合操作需要使用GROUP BY 子句对数据进行分组，然后使用聚合函数对数据进行汇总。

HiveQL常见问题：

1.请简单说明什么是HiveQL？

HiveQL是Apache Hive用于查询和分析数据的SQL-like语言。它将Hadoop HDFS中的结构化数据映射为一张数据库表，并提供了一个HiveQL控制台，可以使用标准的SQL语言对表进行查询和增强。

2.请简单介绍HiveQL中的自定义函数（UDF）？

UDF（User-Defined Function）是HiveQL中的一项常见功能，它允许用户自定义函数来处理数据。用户可以根据具体需求编写自己的UDF函数。

3.如何使用HiveQL进行数据导入导出？

HiveQL可以通过LOAD DATA和INSERT INTO语句实现数据导入和导出。HiveQL支持多种格式的数据源，例如CSV、JSON和Parquet等。

总之，SQL、Spark SQL和HiveQL都是大数据分析工程师必须熟练掌握的技能，面试时需要注意细节，并根据具体情况进行灵活应对。

### 回答3：
SQL/SparkSQL/HiveQL是大数据分析工程师必备的技能之一，因此在面试过程中也会经常涉及到这方面的问题。下面将针对SQL/SparkSQL/HiveQL的面试题目予以分析。

1. SQL语言的优势？

SQL是结构化查询语言的缩写，主要用于管理关系数据库中的数据。在数据管理方面，SQL具有以下几个优点：

（1）数据统计分析方便

（2）适合大规模数据处理

（3）易于使用，不需要编程技能

（4）容易维护和管理数据库

（5）支持事务管理

2. SQL的五种语句分类？

SQL语言的五种语句分类分别为：数据定义语言DDL，数据查询语言DQL，数据操纵语言DML，事务控制语言TCL及数据控制语言DCL。

（1）数据定义语言DDL：用于定义数据库的结构，包括创建、修改和删除表、视图、索引等。

（2）数据查询语言DQL：用于查询数据库中的数据，包括SELECT语句，其中包含子查询、聚合函数、连接查询等。

（3）数据操纵语言DML：用于对数据库中的数据进行操作，包括插入、更新和删除等。

（4）事务控制语言TCL：用于维护数据库中的事务，包括COMMIT、ROLLBACK、SAVEPOINT等。

（5）数据控制语言DCL：用于控制数据库用户的访问权限和安全性，包括GRANT和REVOKE等。

3. SparkSQL与HiveQL的联系和区别？

SparkSQL是Apache Spark中的SQL解决方案，支持在Spark平台上对数据进行分析和处理。它能够支持多种数据源，这是它与HiveQL最大的不同点。

HiveQL是Apache Hadoop生态圈中的数据仓库模块，在处理大规模数据分析方面有很强的优势。与SparkSQL的数据源兼容性不同，HiveQL主要支持Hadoop生态圈中的各种存储格式。

另外，SparkSQL支持交互式分析和实时计算，而HiveQL更适合批处理分析。在实时处理方面，SparkSQL有更好的性能表现。

4. HiveQL中mapreduce与tez的区别？优点？

MapReduce是Hadoop生态圈中最核心的应用框架之一，用于处理和分析大批量数据。在HiveQL的MapReduce模式中，所有的查询都需要经过MapReduce的过程进行计算和处理。

与之不同的是，Tez运行MapReduce作业时，它自己通过DAG（有向无环图）自动完成Map和Reduce操作。这对于那些需要耗费大量计算资源的任务来说是非常有好处的。此外，Tez可以减少HiveQL中的查询时间，提高查询效率，适用于大规模数据处理和分析。