废话不多说，上题：
1.Hadoop中两个⼤表实现join的操作，简单描述。
（1）Hive中可以通过分区来减少数据量；（2）还可以通过优化HQL语句，⽐如只查询需要的字段，尽量避免全表、全字段查询；
2.Hive中存放是什么？
表。存的是和hdfs的映射关系，hive是逻辑上的数据仓库，实际操作的都是hdfs上的⽂ 件，HQL就是⽤sql语法来写的mr程序。
3.Hive与关系型数据库的关系？
没有关系，hive是数据仓库，不能和数据库⼀样进⾏实时的CURD操作。是⼀次写⼊多次读取的操作，可以看成是ETL⼯具。
4.Hive中的排序关键字有哪些？
sort by ，order by ，cluster by ，distribute by （1）sort by ：不是全局排序，其在数据进⼊reducer前完成排序
（2）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，需要较⻓的计算时间。
（3）cluster by ：当distribute by 和sort by的字段相同时，等同于cluster by.可以看做特殊的distribute + sort
（4）distribute by ：按照指定的字段对数据进⾏划分输出到不同的reduce中
5.⼤表和⼩表join
Map side join。将⼩表存⼊内存中，将⼩表复制多份，让每个map task内存中保留⼀份(⽐如存放到hash table中)，这样只需要扫描⼤表。对于⼤表中的每⼀条记录key/value，在hash table中查找是否有相同的key，如果有，则连接后输出即可。
6.数据清洗怎么做的？怎么⽤spark做数据清洗
数据清洗的⽬的是为了保证数据质量，包括数据的完整性、唯⼀性、⼀致性、合法性和权威性。数据清洗的结果是对各种脏数据进⾏对应的处理⽅式，从⽽得到标准的、⼲净的、连续的数据，提供给数据统计和数据挖掘使⽤。
- 解决数据的完整性问题：(1) 通过其他信息不全；(2) 通过前后数据不全；(3) 如果实在⽆法不全，虽然可惜，但是还是要剔除掉进⾏统计。但是没必要删除，后续其他分析可能还需要。
- 解决数据的唯⼀性问题：(1) 根据主键进⾏去除，去除重复数据；(2) 制定⼀系列规则，保证根据某种规则下只保存⼀条数据。
- 解决数据权威性的问题：（1）选择最权威的数据作为统计和挖掘。
- 解决合法性的问题：（1）设定判定规则，通过特定的规则来判断字段或者值来确定数据是否需要被清洗。
7.Hadoop中⼆次排序怎么做？
在hadoop中⼀般都是按照key进⾏排序的，但是有时候还需要按照value进⾏排序。有两种办法进⾏⼆次排序：buffer and int memory sort和value-to-key conversion。
（1）Buffer and in memory sort主要是在reduce()函数中,将每个key对应的value值保存下 来，进⾏排序。但是缺点在于可能会出现out of memory。
（2）Value-to-key conversion主要思想是将key和value拼接成⼀个组合key，然后进⾏排序，这样reduce()函数获取的结果就实现了先按照key排序，然后按照value进⾏排序。需要注意的是，⽤户需要⾃⼰实现paritioner，以便只按照key进⾏数据划分。
8.Hadoop常见的join操作？
(1) reduce side join：是最简单的join操作，主要是在reduce端进⾏join操作；
(2) Map side join：之所以存在reduce side join，是因为在map端不能获得需要连接的全部的字段。Reduce side join⽐较低效，因为shuffle传输数据需要消耗⼤量的性能。
(3) Semijoin：半连接，对于reduce side join，跨机器的数据传输量特别⼤，成为join的⼀个瓶颈。如果能在map端过滤掉不会参加join的数据，那么可以⼤⼤节省⽹络IO。
9.Hive优化有哪些？
(1) 数据存储及压缩。针对hive中表的存储格式通常有orc和parquet，压缩格式⼀般使⽤snappy。相⽐与textfile格式表，orc占有更少的存储。因为hive底层使⽤MR计算架构，数据流是hdfs到磁盘再到hdfs，⽽且会有很多次，所以使⽤orc数据格式和snappy压缩策略可以降低IO读写，还能降低⽹络传输量，这样在⼀定程度上可以节省存储，还能提升hql任务执⾏效率；
(2) 通过调参优化。并⾏执⾏，调节parallel参数；调节jvm参数，重⽤jvm；设置map、reduce的参数；开启strict mode模式；关闭推测执⾏设置。
(3) 有效地减⼩数据集 将⼤表拆分成⼦表；结合使⽤外部表和分区表。
(4) SQL优化 ⼤表对⼤表：尽量减少数据集，可以通过分区表，避免扫描全表或者全字段；⼤表对⼩表：设置⾃动识别⼩表，将⼩表放⼊内存中去执⾏。
10.排名函数？
row_number() over(partition by regionX order by nameX desc) as tn
1 93;
2 90;
3 90
排名是连续的，相同的分数会有排名先后，前100名只有100个rank() over(partiition by regionX order by nameX desc) as tn
1 93;
2 90;
2 90;
4 89
排名不是连续的，相同的分数是同名次，前100名只有100个dense_rank() over()
1 93;
2 90;
2 90;
3 89
排名是连续的，相同的分数是同名次，前100名可能多于100个11.分析下hive数据倾斜问题，有什么解决⽅案？
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。（1)key分布不均匀
（2)业务数据本身的特性
（3)SQL语句造成数据倾斜 解决⽅案：（1）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。（2）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.12.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，需要较⻓的计算时间。
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
13.描述数据中的null,在hive底层如何存储？
null在hive底层默认是⽤"\N"来存储的，所以在sqoop到mysql之前需要将为null的数据加⼯成其他字符，否则sqoop提示错误
14.Hive中 split、coalesce以及collect_list函数的⽤法？
split将字符串转化为数组
coalesce(T v1,T v2,...) 返回参数中的第⼀个⾮空值；如果所有值都为null,那么返回null
collect_list列出该字段所有的值,不去重 select collect_list(id) from table;
15.如何将⽂件导⼊到hive表中？
load data local inpath '/a.txt' overwrite into table test partition(xx='xx')16.Hive的排序⽅式？
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⻚
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
17.请把下⼀语句⽤hive⽅式实现？
SELECT a.key,a.value
FROM a
WHERE a.key not in (SELECT b.key FROM b)答案：
select a.key,a.value from a where a.key not exists (select b.key from b)18.Hive内外部表的区别
删除表是否影响外部数据 内部表影响，外部表不影响
19.Hive如何做到权限管理
hive下可以修改配置后创建⽤户管理,但是仅仅是为了防⽌误操⽽已,如果要真的为了安全操作建议使⽤Kerberos（和Hadoop相同）
20.说说对桶表的理解
对数据的细化 取模分开存储数据,提⾼查询效率
21.Hive有哪些保存元数据的⽅式，有什么特点
（1）Single User Mode：默认安装hive，hive是使⽤derby内存数据库保存hive的元数据，这样是不可以并发调⽤hive的，这种模式时hive默认的存储模式。
（2）Multi User Mode：通过⽹络连接到⼀个数据库中，是最经常使⽤到的模式。假设使⽤本机mysql服务器存储元数据。这种存储⽅式需要在本地运⾏⼀个mysql服务器，并作如下配置（需要将mysql的jar包拷⻉到$HIVE_HOME/lib⽬录下）。
（3）Remote Server Mode：在服务器端启动⼀个 MetaStoreServer，客户端利⽤ Thrift 协议通过 MetaStoreServer 访问元数据库。
22.Hive能建多个库吗
可以
23.请谈⼀下Hive的特点是什么？hive和RDBMS有什么异同？
hive是基于Hadoop的⼀个数据仓库⼯具，可以将结构化的数据⽂件映射为⼀张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进⾏运⾏。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专⻔的MapReduce应⽤，⼗分适合数据仓库的统计分析。
24.hive 是如何实现分区的？
（1）建表语句： create table tablename (id) partitioned by (dt string) （2）增加分区： alter table tablenname add partition (dt = ‘2016-03-06’) （3）删除分区： alter table tablename drop partition (dt = ‘2016-03-06’)
25.hive 相对于 Oracle 来说有那些优点？
（1）存储，hive 存储在 hdfs 上，oracle 存储在本地⽂件系统。
（2）扩展性，hive 可以扩展到数千节点，oracle 理论上只可扩展到 100 台左右。
（3）单表存储，数据量⼤ hive 可以分区分桶，oracle 数据量⼤只能分表。
26.Hive 的 sort by 和 order by 的区别！
（1）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。
（2）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。
