hive 高级 面试题

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。以下是关于Hive高级面试题的回答：
1. Hive的架构及HQL转换为MR流程
Hive的架构包括Hive客户端、Hive服务端、元数据存储和Hadoop集群。Hive客户端通过HQL语句与Hive服务端交互，Hive服务端将HQL语句转换为MapReduce任务并提交到Hadoop集群上执行。Hive元数据默认存储在derby数据库，但不支持多客户端访问，因此可以将元数据存储在MySQL中，支持多客户端访问。
2. HQL转换为MR核心流程
HQL转换为MR核心流程包括解析、语法树生成、语义分析、逻辑优化、物理优化和MR任务生成。其中，解析将HQL语句解析为抽象语法树，语法树生成将抽象语法树转换为逻辑执行计划，语义分析将逻辑执行计划转换为物理执行计划，逻辑优化和物理优化分别对逻辑执行计划和物理执行计划进行优化，MR任务生成将物理执行计划转换为MapReduce任务。
3. Hive和数据库比较
Hive和数据库的比较主要有以下几点：
- 数据存储方式：Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统中，而数据库将数据存储在磁盘上。
- 数据查询方式：Hive使用类SQL语言进行查询，而数据库使用SQL语言进行查询。
- 数据处理方式：Hive使用MapReduce进行数据处理，而数据库使用索引等技术进行数据处理。
- 数据规模：Hive适合处理大规模数据，而数据库适合处理小规模数据。
- 数据类型：Hive支持复杂数据类型，如数组和结构体，而数据库不支持复杂数据类型。
4. SET hive.merge.size.per.task = 268435456; -- 默认256M
这是Hive中的一个参数设置，用于控制MapReduce任务中的文件合并大小。默认值为256M，可以根据实际情况进行调整。
5. 处理数据倾斜问题
当任务中存在GroupBy操作同时聚合函数为count或者sum时，可能会出现数据倾斜问题。可以通过以下方式来处理数据倾斜问题：
- 使用Distribute By进行数据分布
- 使用Map端的Combiner进行局部聚合
- 使用Reduce端的Combiner进行全局聚合
- 使用Bucketing进行数据分桶
- 使用Sampling进行数据采样