1.hive表關(guān)聯(lián)查詢，如何解決數(shù)據(jù)傾斜的問題?
傾斜原因：
map輸出數(shù)據(jù)按keyHash的分配到reduce中，由于key分布不均勻、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的特、建表時考慮不周、等原因造成的reduce上的數(shù)據(jù)量差異過大。
1)、key分布不均勻;
2)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的特性;
3)、建表時考慮不周;
4)、某些SQL語句本身就有數(shù)據(jù)傾斜;
如何避免：對于key為空產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傾斜，可以對其賦予一個隨機值。
解決方案
1>.參數(shù)調(diào)節(jié)：
hive.map.aggr=true
hive.groupby.skewindata=true
有數(shù)據(jù)傾斜的時候進行負(fù)載均衡，當(dāng)選項設(shè)定位true,生成的查詢計劃會有兩個MRJob。第一個MRJob中，Map的輸出結(jié)果集合會隨機分布到Reduce中，每個Reduce做部分聚合操作，并輸出結(jié)果，這樣處理的結(jié)果是相同的GroupByKey有可能被分發(fā)到不同的Reduce中，從而達(dá)到負(fù)載均衡的目的；第二個MRJob再根據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)結(jié)果按照GroupByKey分布到Reduce中（這個過程可以保證相同的GroupByKey被分布到同一個Reduce中），最后完成最終的聚合操作。
2>.SQL語句調(diào)節(jié)：
1)、選用joinkey分布最均勻的表作為驅(qū)動表。做好列裁剪和filter操作，以達(dá)到兩表做join的時候，數(shù)據(jù)量相對變小的效果。
2)、大小表Join：
使用mapjoin讓小的維度表（1000條以下的記錄條數(shù)）先進內(nèi)存。在map端完成reduce.
4)、大表Join大表：
把空值的key變成一個字符串加上隨機數(shù)，把傾斜的數(shù)據(jù)分到不同的reduce上，由于null值關(guān)聯(lián)不上，處理后并不影響最終結(jié)果。
5)、countdistinct大量相同特殊值:
countdistinct時，將值為空的情況單獨處理，如果是計算countdistinct，可以不用處理，直接過濾，在最后結(jié)果中加1。如果還有其他計算，需要進行g(shù)roupby，可以先將值為空的記錄單獨處理，再和其他計算結(jié)果進行union。
2.請談一下hive的特點是什么？hive和RDBMS有什么異同？
hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供完整的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進行運行。其優(yōu)點是學(xué)習(xí)成本低，可以通過類SQL語句快速實現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計，不必開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。
hive存儲的數(shù)據(jù)量比較大，適合海量數(shù)據(jù)，適合存儲軌跡類歷史數(shù)據(jù)，適合用來做離線分析、數(shù)據(jù)挖掘運算，事務(wù)性較差，實時性較差
rdbms一般數(shù)據(jù)量相對來說不會太大，適合事務(wù)性計算，實時性較好，更加接近上層業(yè)務(wù)
hive的計算引擎是hadoop的mapreduce，存儲是hadoop的hdfs文件系統(tǒng)
rdbms的引擎由數(shù)據(jù)庫自己設(shè)計實現(xiàn)例如mysql的innoDB，存儲用的是數(shù)據(jù)庫服務(wù)器本地的文件系統(tǒng)
hive由于基于hadoop所以存儲和計算的擴展能力都很好，
rdbms在這方面比較弱，比如orcale的分表和擴容就很頭疼
hive表格沒有主鍵、沒有索引、不支持對具體某一行的操作，適合對批量數(shù)據(jù)的操作，不支持對數(shù)據(jù)的update操作，更新的話一般是先刪除表然后重新落數(shù)據(jù)
rdbms事務(wù)性強，有主鍵、索引，支持對具體某一行的增刪改查等操作
hive的SQL為HQL，與標(biāo)準(zhǔn)的RDBMS的SQL存在有不少的區(qū)別，相對來說功能有限
rdbms的SQL為標(biāo)準(zhǔn)SQL，功能較為強大。
3.Multi-groupby是hive的一個非常好的特性，請舉例說明？
fromA
insertoverwritetableB
selectA.a,count(distinctA.b)groupbyA.a
insertoverwritetableC
selectA.c,count(distinctA.b)groupbyA.c
4.請說明hive中SortBy，OrderBy，ClusterBy，DistrbuteBy各代表什么意思
orderby：會對輸入做全局排序，因此只有一個reducer（多個reducer無法保證全局有序）。只有一個reducer，會導(dǎo)致當(dāng)輸入規(guī)模較大時，需要較長的計算時間。
sortby：不是全局排序，其在數(shù)據(jù)進入reducer前完成排序。
distributeby：按照指定的字段對數(shù)據(jù)進行劃分輸出到不同的reduce中。
clusterby：除了具有distributeby的功能外還兼具sortby的功能。
5.簡要描述數(shù)據(jù)庫中的null，說出null在hive底層如何存儲，并解釋selecta.*fromt1aleftouterjoint2bona.id=b.idwhereb.idisnull;語句的含義
null與任何值運算的結(jié)果都是null,可以使用isnull、isnotnull函數(shù)指定在其值為null情況下的取值。
null在hive底層默認(rèn)是用'N'來存儲的，可以通過altertabletestSETSERDEPROPERTIES('serialization.null.format'='a');來修改。
這段語句目的是查詢出t1表中與t2表中id相等的所有信息。
6.寫出hive中split、coalesce及collect_list函數(shù)的用法（可舉例）
split將字符串轉(zhuǎn)化為數(shù)組。
split('a,b,c,d',',')==>["a","b","c","d"]
COALESCE(Tv1,Tv2,…)返回參數(shù)中的第一個非空值；如果所有值都為NULL，那么返回NULL。
collect_list列出該字段所有的值，不去重selectcollect_list(id)fromtable;
7.寫出將text.txt文件放入hive中test表‘2016-10-10’分區(qū)的語句，test的分區(qū)字段是l_date。
LOADDATALOCALINPATH'/your/path/test.txt'OVERWRITEINTOTABLEtestPARTITION(l_date='2016-10-10')
8.請把下一語句用hive方式實現(xiàn)？
SELECta.key,a.value
FROMa
WHERea.keynotin(SELECtb.keyFROMb)
selecta.key,a.valuefromawherea.keynotexists(selectb.keyfromb)
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