1.hive中sort by与order by的区别
sort by – 局部排序，只保证单个reduce内有顺序
order by – 全局排序，保证所有的reduce中的数据都有顺序
ps:如果reduce只有一个，两者都一样
两者通常和asc desc搭配，默认使用升序asc
只要使用order by，reduce的个数就是1个
也可以自定义设置reduce数量:set mapreduce.job.reduces=3;(设置reduce数量为3)默认为-1.

2.hive与mysql的区别
回答思路：hive背景（原理、本质）–>两者操作、本质的差别–>读写差别–>其它差别。
Hive的诞生背景：学mysql的也想入门大数据，但又不会java，于是hive就诞生了。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表。本质是将HQL语句转化为MR程序。
hive总体来说操作等方面和MySQL没有太大差别。但是本质却有差别，Hive注重联机分析的处理，mysql注重事务的处理。Hive注重的是分析，mysql注重的是处理。
MySQL在写的时候检查字段，hive在读的时候检查字段。所以在新增数据时，hive比较快，只需要直接load就行，而MySQL需要先检查字段。
hive与mysql的其它差别如下：
1）数据存储位置：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。
2) 存储引擎: mysql用自己的存储引擎，hive使用的hdfs来存储。
3）执行引擎：mysql使用自己的执行引擎，而hive使用的是hadoop的mapreduce来执行。
4) 使用环境: mysql使用环境几乎没有限制，hive是基于hadoop的。
5）执行延迟：hive高延迟，mysql低延迟。
6）可扩展性：hive的可扩展性高，而mysql由于ACID语义限制，扩展性有限。
7）数据量：mysql的handle的数据量较小，而hive的handle数据量较大。

3.hive内部表和外部表的 区别
1、内部表 表目录会创建在hdfs的/user/hive/warehouse/的相应的库目录下
2、外部表 外部表会根据建表是LOCATION关键字所指定的路径来创建表目录（如果没有指定LOCATION，则表目录位置与内部表相同）
内部表的创建和外部表的创建，就差两个关键字：EXTERNAL LOCATION
内部表 – CREATE TABLE IF NOT EXISTS T_INNER(ID INT);
外部表 – CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS T_OUTER(ID INT) LOCATION ‘/AAA/BBB’;
HIVE中建表语句所做的事情：
1、在hdfs上创建相应的表目录
2、在元数据库中创建相应表的描述信息（元数据）
内部表和外部表删除时的不同的特性：
1、drop时，元数据都会被删除
2、drop时，内部表的表目录会被删除，但是，外部表的数据目录不会被删除
外部表的使用场景：
使用后不删除数据的场景使用外部表（推荐使用外部表）
所以，整个的数据仓库中的最底层的表（与仓库外对接的数据表ODS）使用外部表

4.hive中union和union all的区别
Union去重、排序，union all不去重不排序。

5.公司中使用内部表多还是外部表多
内部表。

6.hive中创建库和创建表的本质是什么
创建库的本质:在hive的数据仓库下创建一个目录（库名.db的目录）
创建表的本质:在hdfs上创建表目录

7.说一下你所学过的窗口函数
FIRST_VALUE：取分组内排序后，截止到当前行，第一个值 。
LAST_VALUE： 取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值 。
LEAD(col,n,DEFAULT) ：用于统计窗口内往下第n行值。第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL） 。
LAG(col,n,DEFAULT) ：与lead相反，用于统计窗口内往上第n行值。第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）。

8.hive内部表和外部表的转换
alter table t_newuser set TBLPROPERTIES(‘EXTERNAL’=‘TRUE’); ###true一定要大写
alter table t_newuser set TBLPROPERTIES(‘EXTERNAL’=‘false’); ###false大小写都没关系

9.hive分区的三种类型
静态分区：加载数据的时候指定分区的值。
动态分区：数据未知，根据分区的值确定创建分区。
混合分区：静态加动态。

10.hive的存储格式
hive默认的存储格式：textfile
textfile：普通的文本文件存储，不压缩
sequencefile：hive为用户提供的 二进制存储，本身就压缩。
rcfile：hive提供的行列混合存储，hive在该格式下，将会尽量把附近的行和列的块存储到一起。仍然压缩，查询效率较高。
Orc是rcfile的升级版本。
Parquet列式存储。
11.hive的建表语法

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
 [(col_name data_type [COMMENT col_comment], …)] 列名 列数据类型 列的说明
 [COMMENT table_comment] 表的说明
 [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], …)] 分区，
 [CLUSTERED BY (col_name, col_name, …) 分桶
 [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], …)] INTO num_buckets BUCKETS]
 [ROW FORMAT row_format] 读写格式
 [STORED AS file_format] 存储文件格式
 [LOCATION hdfs_path] 指定文件路径