1. Hive数据倾斜
原因：
key分布不均匀
业务数据本身的特性
SQL语句造成数据倾斜
解决方法
hive设置hive.map.aggr=true和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Group By 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。
SQL语句调整:
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。
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。
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。
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.
2. Hive中的排序关键字有哪些
sort by ，order by ，cluster by ，distribute by
sort by ：不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序
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，需要较长的计算时间。
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
distribute by ：按照指定的字段对数据进行划分输出到不同的reduce中
3. 海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10
方案1:
在每台电脑上求出TOP10，可以采用包含10个元素的堆完成(TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆)。
比如求TOP10大，我们首先取前10个元素调整成最小堆，如果发现，然后扫描后面的数据，并与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，那么用该元素替换堆顶，然后再调整为最小堆。
最后堆中的元素就是TOP10大。
方案2
求出每台电脑上的TOP10后，然后把这100台电脑上的TOP10组合起来，共1000个数据
再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。
4. Hive中追加导入数据的4种方式是什么？请写出简要语法
从本地导入： load data local inpath ‘/home/1.txt’ (overwrite)into table student;
从Hdfs导入： load data inpath ‘/user/hive/warehouse/1.txt’ (overwrite)into table student;
查询导入： create table student1 as select * from student;(也可以具体查询某项数据)
查询结果导入：insert （overwrite）into table staff select * from track_log;
5. Hive导出数据有几种方式？如何导出数据
用insert overwrite导出方式
导出到本地：
insert overwrite local directory ‘/home/robot/1/2’ rom format delimited fields terminated by ‘ ’ select * from staff;(递归创建目录)
导出到HDFS
insert overwrite directory ‘/user/hive/1/2’ rom format delimited fields terminated by ‘ ’ select * from staff;
Bash shell覆盖追加导出
例如：$ bin/hive -e “select * from staff;” > /home/z/backup.log
Sqoop把hive数据导出到外部
6. hive 内部表和外部表区别
创建表时：创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径， 不对数据的位置做任何改变。
删除表时：在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除， 而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。
7. 分区和分桶的区别
分区
是指按照数据表的某列或某些列分为多个区，区从形式上可以理解为文件夹，比如我们要收集某个大型网站的日志数据，一个网站每天的日志数据存在同一张表上，由于每天会生成大量的日志，导致数据表的内容巨大，在查询时进行全表扫描耗费的资源非常多。
那其实这个情况下，我们可以按照日期对数据表进行分区，不同日期的数据存放在不同的分区，在查询时只要指定分区字段的值就可以直接从该分区查找
分桶
分桶是相对分区进行更细粒度的划分。
分桶将整个数据内容安装某列属性值得hash值进行区分，如要按照name属性分为3个桶，就是对name属性值的hash值对3取摸，按照取模结果对数据分桶。
如取模结果为0的数据记录存放到一个文件，取模为1的数据存放到一个文件，取模为2的数据存放到一个文件
8. Hive优化
通用设置
hive.optimize.cp=true：列裁剪
hive.optimize.prunner：分区裁剪
hive.limit.optimize.enable=true：优化LIMIT n语句
hive.limit.row.max.size=1000000：
hive.limit.optimize.limit.file=10：最大文件数
本地模式(小任务)
job的输入数据大小必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB)
job的map数必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4)
job的reduce数必须为0或者1
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=134217728
hive.exec.mode.local.auto.tasks.max=4
hive.exec.mode.local.auto=true
hive.mapred.local.mem：本地模式启动的JVM内存大小
并发执行
hive.exec.parallel=true ，默认为false
hive.exec.parallel.thread.number=8
Strict Mode：
hive.mapred.mode=true，严格模式不允许执行以下查询：
分区表上没有指定了分区
没有limit限制的order by语句
笛卡尔积：JOIN时没有ON语句
动态分区
hive.exec.dynamic.partition.mode=strict：该模式下必须指定一个静态分区
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100：在每一个mapper/reducer节点允许创建的最大分区数
DATANODE：dfs.datanode.max.xceivers=8192：允许DATANODE打开多少个文件
推测执行
mapred.map.tasks.speculative.execution=true
mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true
hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true;
多个group by合并
hive.multigroupby.singlemar=true：当多个GROUP BY语句有相同的分组列，则会优化为一个MR任务
虚拟列
hive.exec.rowoffset：是否提供虚拟列
分组
两个聚集函数不能有不同的DISTINCT列，以下表达式是错误的：
INSERT OVERWRITE TABLE pv_gender_agg SELECT pv_users.gender, count(DISTINCT pv_users.userid), count(DISTINCT pv_users.ip) FROM pv_users GROUP BY pv_users.gender;
SELECT语句中只能有GROUP BY的列或者聚集函数。
Combiner聚合
hive.map.aggr=true;在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。
hive.groupby.mapaggr.checkinterval：在Map端进行聚合操作的条目数目
数据倾斜
hive.groupby.skewindata=true：数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。
第一个MRJob 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的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MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
排序
ORDER BY colName ASC/DESC
hive.mapred.mode=strict时需要跟limit子句
hive.mapred.mode=nonstrict时使用单个reduce完成排序
SORT BY colName ASC/DESC ：每个reduce内排序
DISTRIBUTE BY(子查询情况下使用 )：控制特定行应该到哪个reducer，并不保证reduce内数据的顺序
CLUSTER BY ：当SORT BY 、DISTRIBUTE BY使用相同的列时。
合并小文件
hive.merg.mapfiles=true：合并map输出
hive.merge.mapredfiles=false：合并reduce输出
hive.merge.size.per.task=256*1000*1000：合并文件的大小
hive.mergejob.maponly=true：如果支持CombineHiveInputFormat则生成只有Map的任务执行merge
hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000：文件的平均大小小于该值时，会启动一个MR任务执行merge。
自定义map/reduce数目
减少map数目：
set mapred.max.split.size
set mapred.min.split.size
set mapred.min.split.size.per.node
set mapred.min.split.size.per.rack
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
增加map数目：
当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。
假设有这样一个任务：
select data_desc, count(1), count(distinct id),sum(case when …),sum(case when ...),sum(…) from a group by data_desc
如果表a只有一个文件，大小为120M，但包含几千万的记录，如果用1个map去完成这个任务，肯定是比较耗时的，这种情况下，我们要考虑将这一个文件合理的拆分成多个，这样就可以用多个map任务去完成。
set mapred.reduce.tasks=10;
create table a_1 as select * from a distribute by rand(123);
这样会将a表的记录，随机的分散到包含10个文件的a_1表中，再用a_1代替上面sql中的a表，则会用10个map任务去完成。每个map任务处理大于12M（几百万记录）的数据，效率肯定会好很多。
reduce数目设置：
参数1：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1G：每个reduce任务处理的数据量
参数2：hive.exec.reducers.max=999(0.95*TaskTracker数)：每个任务最大的reduce数目
reducer数=min(参数2,总输入数据量/参数1)
set mapred.reduce.tasks：每个任务默认的reduce数目。典型为0.99*reduce槽数，hive将其设置为-1，自动确定reduce数目。
使用索引：
hive.optimize.index.filter：自动使用索引
hive.optimize.index.groupby：使用聚合索引优化GROUP BY操作
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1.Hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题
1）倾斜原因：
map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、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）建表时考虑不周;
（4）某些SQL语句本身就有数据倾斜;
如何避免：对于key为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。
2）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，当选项设定位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的Group By 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再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，以达到两表做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（小表在左，大表在右）。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，在最后结果中加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。
2.谈一下hive的特点，以及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语句转换成mapreduce任务进行运行。它的优点就是学习成本低，可以通过类sql语句快速实现简单的mapreduce统计，不必开发专门的mapreduce应用，十分适合数据仓库的统计分析，缺点：不支持实时数据查询。
Hive与关系型数据库的区别：
3.说一下hive中sort by、order by、cluster by、distribute by各代表的意思
order by：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，需要较长的计算时间。
sort by：局部排序，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reducer中。
cluster by：除具有distribute by功能外还具有sort by的功能。
4.简要描述数据库中的 null，说出null在hive底层如何存储，并解释select a.* from t1 a left outer join t2 b on a.id=b.id where b.id is null; 语句的含义
null与任何值运算的结果都是null，可以使用is null、is not null函数指定其值为null情况下的取值。
null在hive底层默认是用'N'来存储的，可以通过alter table test SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = 'a');来修改。
查询出t1表中与t2表中id相等的所有信息。
5.写出hive中split、coalesce及collect_list函数的用法（可举例）？
split将字符串转化为数组，即：split('a,b,c,d' , ',') ==> ["a","b","c","d"]。
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。
6.hive有哪些方式保存元数据，各有哪些特点？
Hive支持三种不同的元存储服务器，分别为：内嵌式元存储服务器、本地元存储服务器、远程元存储服务器，每种存储方式使用不同的配置参数。
内嵌式元存储主要用于单元测试，在该模式下每次只有一个进程可以连接到元存储，Derby是内嵌式元存储的默认数据库。
在本地模式下，每个Hive客户端都会打开到数据存储的连接并在该连接上请求SQL查询。mysql
在远程模式下，所有的Hive客户端都将打开一个到元数据服务器的连接，该服务器依次查询元数据，元数据服务器和客户端之间使用Thrift协议通信。
7.hive内部表与外部表的区别
创建表时：创建内部表，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。
删除表时：删除内部表时，内部表的元数据和数据会被一起删除掉；外部表只删除元数据，不删除数据，外部表相对来所更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据，生产环境选用外部表。
8.hive底层与数据库交互原理
由于hive的元数据可能面临不断地更新、修改和读取操作，所以它显然不适合使用hadoop文件系统来进行存储。目前hive的元数据信息主要存储在RDBMS中，比如存储在mysql、derby中，mysql中居多。hive元数据信息主要包括：存在的表、表的列、权限等。
9.写出将 text.txt 文件放入 hive 中 test 表‘2016-10-10’ 分区的语句，test 的分区字段是 l_date
load data local inpath '/your/path/test.txt' overwrite into table test partition(1_date='2016-10-10')
10.hive如何进行权限控制
目前hive支持简单的权限管理，默认情况下是不开启，这样所有的用户都具有相同的权限，同时也是超级管理员，也就对hive中的所有表都有查看和改动的权利，这样是不符合一般数据仓库的安全原则的。Hive可以是基于元数据的权限管理，也可以基于文件存储级别的权限管理。
为了使用Hive的授权机制，有两个参数必须在hive-site.xml中设置：
<property>
<name>hive.security.authorization.enabled</name>
<value>true</value>
<description>enable or disable the hive client authorization</description>
</property>
<property>
<name>hive.security.authorization.createtable.owner.grants</name>
<value>ALL</value>
<description>the privileges automatically granted to the owner whenever a table gets created. An example like "select,drop" will grant select and drop privilege to the owner of the table</description>
</property>
hive支持的权限
11.Hive 中的压缩格式TextFile、SequenceFile、RCfile 、ORCfile各有什么区别？
TextFile：默认格式，存储方式为行存储，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。 可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，压缩后的文件不支持split，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。并且在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。
SequenceFile：SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，，存储方式为行存储，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。SequenceFile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的。
RCfile： 存储方式：数据按行分块，每块按列存储。结合了行存储和列存储的优点：首先，RCFile 保证同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低；其次，像列存储一样，RCFile 能够利用列维度的数据压缩，并且能跳过不必要的列读取；
ORCfile：存储方式：数据按行分块 每块按照列存储。压缩快 快速列存取。效率比rcfile高,是rcfile的改良版本。
总结：相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式存储方式，数据加载时性能消耗较大，但是具有较好的压缩比和查询响应。数据仓库的特点是一次写入、多次读取，因此，整体来看，RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势 。
12.Hive join过程中大表小表的放置顺序
在编写带有join操作的代码语句时，应该将条目少的表/子查询放在join操作符的左边。因为在reduce阶段，位于join操作符左边的表的内容会被加载进内存，载入条目较少的表可以有效减少oom（out of memory）即内存溢出。所以对于同一个key来说，对应的value值小的放前，大的放后。------小表放前（小表join大表）
13.hive的两张表关联，使用mapreduce怎么实现？
1）如果其中有一张表为小表，直接使用map端join的方式（map端加载小表）进行聚合。
2）如果两张都是大表，那么采用联合key，联合key的第一个组成部分是join on中的公共字段，第二部分是一个flag，0代表表A，1代表表B，由此让Reduce区分客户信息和订单信息；在Mapper中同时处理两张表的信息，将join on公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个Reduce中，然后在Reduce中实现聚合。
14.Hive自定义UDF函数的流程
1）写一个类继承（org.apache.hadoop.hive.ql.）UDF类；
2）覆盖方法evaluate()；
3）打JAR包；
4）通过hive命令将JAR添加到Hive的类路径：
hive> add jar /home/ubuntu/ToDate.jar;
5）注册函数：
hive> create temporary function xxx as 'XXX';
6）使用函数；
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Hive 最常见的几个面试题
1.hive 的使用， 内外部表的区别，分区作用， UDF 和 Hive 优化
(1)hive 使用：仓库、工具
(2)hive 内部表：加载数据到 hive 所在的 hdfs 目录，删除时，元数据和数据文件都删除
外部表：不加载数据到 hive 所在的 hdfs 目录，删除时，只删除表结构。
(3)分区作用：防止数据倾斜
(4)UDF 函数：用户自定义的函数 (主要解决格式，计算问题 )，需要继承 UDF 类
java 代码实现
class TestUDFHive extends UDF {
public String evalute(String str){
try{
return "hello"+str
}catch(Exception e){
return str+"error"
}
}
}
(5)sort by和order by之间的区别？
使用order by会引发全局排序；
select * from baidu_click order by click desc;
使用 distribute和sort进行分组排序
select * from baidu_click distribute by product_line sort by click desc;
distribute by + sort by就是该替代方案，被distribute by设定的字段为KEY，数据会被HASH分发到不同的reducer机器上，然后sort by会对同一个reducer机器上的每组数据进行局部排序。
sort by的排序发生在每个reduce里，order by和sort by之间的不同点是前者保证在全局进行排序，而后者仅保证在每个reduce内排序，如果有超过1个reduce，sort by可能有部分结果有序。
注意：它也许是混乱的作为单独列排序对于sort by和cluster by。不同点在于cluster by的分区列和sort by有多重reduce，reduce内的分区数据时一致的。
(6)Hive 优化：看做 mapreduce 处理
排序优化： sort by 效率高于 order by。分区：使用静态分区 (statu_date="20160516",location="beijin") ，每个分区对应 hdfs 上的一个目录，减少 job 和 task 数量：使用表链接操作，解决 groupby 数据倾斜问题：设置hive.groupby.skewindata=true ，那么 hive 会自动负载均衡，小文件合并成大文件：表连接操作，使用 UDF 或 UDAF 函数：
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一、Hive 基本面试
1、什么是 metastore
metadata 即元数据。包含 database、tabel、column names、partitions 信息、bucketing 信息等的元数据信息。
元数据默认是存储在 Derby 中，建议存储在关系型数据库中。
2、metastore 安装方式有什么区别
内嵌模式
内嵌模式使用的是内嵌的 Derby 数据库来存储元数据，也不需要额外起 Metastore 服务。这个是默认的，配置简单，但是一次只能一个客户端连接，适用于用来实验，不适用于生产环境。
本地元存储
本地安装 mysql 替代 derby 存储元数据，这种安装方式和嵌入式的区别在于，不再使用内嵌的 Derby 作为元数据的存储介质，而是使用其他数据库比如 MySQL 来存储元数据。hive 服务和 metastore 服务运行在同一个进程中，mysql 是单独的进程，可以同一台机器，也可以在远程机器上。
远程元存储（HiveServer2）
Hive 服务和 metastore 在不同的进程内，可能是不同的机器，该模式需要将 hive.metastore.uris 设置为 metastore 服务器 URL，如果有多个 metastore 服务器，将 URL 之间用逗号分隔，metastore 服务器 URL 的格式为 thrift://127.0.0.1:9083。
3、什么是 Managed Table 跟 External Table？
- 1、Hive 有两种类型的表 Managed Table(内部表) 跟 External Table(外部表)。
- 2、Managed Table：也被称作 Internal table，这种表是 hive 的默认类型。如果你在创建表的时候没有指明 Managed 或者 External，那么默认就会给你创建 Managed Table。
a、Managed Table 的数据，会存放在 HDFS 中的特定的位置中，通常是/user/username/hive/warehouse。
b、我们可以使用describe formatted table_name;命令来查看表的信息。
c、当你删除drop table table_name;删除表时，数据文件也会一并删除。 - 3、External Table：特别适用于想要在 Hive 之外使用表的数据的情况．当你删除 External Table 时，只是删除了表的元数据，它的数据并没有被删除。
4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table？
- Managed Table
- 适用于临时创建的中间表
- External Table
- 适用于数据多部门共享
5、hive 有哪些复合数据类型？
1、MAP
a.Map 复合数据类型提供了 key-value 对存储，你可以通过 key 获取 value。
b.zhangsan Math:90,Chinese:92,English:78
i.create table score_map(name string, score map<string, int>) map keys terminated by ':';
ii.select name, score['English'], size(score) from score_map;
2、STRUCT
a.Struct 是不同数据类型元素的集合。
b.zhangsan Math,90
i.create table course_struct(name string, course struct<course: string, score: int>) collection items terminated by ',';
ii.select name, course.score, course.course from course_struct;
3、ARRAY
a.Array 是同类型元素的集合.
b.zhangsan beijing,shanghai,hangzhou
i.create table person_array(name string, work_locations array<string>) collection items terminated by ',';
ii.select name, work_locations[0], size(work_locations) from person_array;
4、UNIONTYPE
a.它代表一个可以具有属于你所选择的任何数据类型的值的列。
b.官方支持不完整，在 join 查询中，group by 或者 where 字句会失败，目前可以不用这个集合。
6、hive 分区有什么好处？
- 最大的好处就是可以更快的执行查询。
- 在分区的帮助下，将使用分区列的名称创建一个子目录，并且当使用 WHERE 子句执行查询时，将只扫描特定的子目录，而不是扫描整个表。这时可以更快地执行查询。
7、hive 分区跟分桶的区别
- 分区:
是以字段的形式在表结构中存在，通过 describe table 命令可以查看到字段存在，但是该字段不存放实际的数据内容，仅仅是分区的表示（伪列）。 - 分桶:对于表（table）或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive 也是针对某一列进行桶的组织。
Hive 采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。实际使用比较少。
8、hive 如何动态分区
- 与分区有关的有两种类型的分区：静态和动态。在静态分区中，您将在加载数据时（显式）指定分区列。
- 而在动态分区中，您将数据推送到 Hive，然后 Hive 决定哪个值应进入哪个分区。要启用动态分区，请设置下面的属性：hive.exec.dynamic.parition.mode=nonstrict;
insert overwrite table emp_details_partitioned partition(location)
select * from emp_details;
9、map join 优化手段
Hive 可以进行多表 Join。Join 操作尤其是 Join 大表的时候代价是非常大的。
表 Join 的顺序（大表放在后面）
当 Hive 执行 Join 时，需要选择哪个表被流式传输（stream），哪个表被缓存（cache）。 Hive 将 JOIN 语句中的最后一个表用于流式传输，因此我们需要确保这个流表在两者之间是最大的。
如果要在不同的 key 上 join 更多的表，那么对于每个 join 集，只需在 ON 条件右侧指定较大的表。
Sort-Merge-Bucket(SMB) Map Join
它是另一种 Hive join 优化技术，使用这个技术的前提是所有的表都必须是桶分区（bucket）和排序了的（sort）。
set hive.enforce.sortmergebucketmapjoin=false; -- 当用户执行 bucket map join 的时候，发现不能执行时，禁止查询。
set hive.auto.convert.sortmerge.join=true; -- 如果 join 的表通过 sort merge join 的条件，join 是否会自动转换为 sort merge join。
set hive.optimize.bucketmapjoin=true; -- bucket map join 优化
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true; -- bucket map join 优化
set hive.auto.convert.join=false; -- 禁止自动 map side join 发生
10、如何创建 bucket 表？
- 默认情况下，在 Hive 中禁用分桶功能，可以通过设置下面的属性强制启用分桶功能：hive.enforce.bucketing=true;
11、hive 有哪些 file formats
Text File format : 默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
Sequence File format :
SequenceFile 是 Hadoop API 提供的一种二进制文件支持，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。
SequenceFile 支持三种压缩选择：NONE, RECORD, BLOCK。 Record 压缩率低，一般建议使用 BLOCK 压缩。
RC file format : RCFILE 是一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个 record 在一个块上，避免读一个记录需要读取多个 block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。RCFile 目前没有性能优势，只有存储上能省 10% 的空间。
Parquet : 列式数据存储。
AVRO : avro Schema 数据序列化。
ORC : 对RCFile做了一些优化，支持各种复杂的数据类型。
12、hive 最优的 file formats 是什么？
ORC file formats:
1、ORC 将行的集合存储在一个文件中，并且集合内的行数据将以列式存储。采用列式格式，压缩非常容易，从而降低了大量的存储成本。
2、当查询时，会查询特定列而不是查询整行，因为记录是以列式存储的。
3、ORC 会基于列创建索引，当查询的时候会很快。
13、hive 传参
使用 env 获取当前 shell 环境的环境变量
eg: export datatime=’2017-11-10’
select * from tabliname where datatime = ${env:datatime};
使用 --hivevar 方式传入
hive --hivevar datatime ='datatime' --hivevar limit=10 -f filename.sql
select * from tablename where datatime = ${hivevar:datatime} limit ${hivevar:limit}
14、order by 和 sort by 的区别
使用 order by 会引发全局排序，有可能会导致任务失败。
使用 distribute by + sort by 替代方案，进行优化。
15、hive 跟 hbase 的区别
hive 支持 sql 查询，hbase 不支持。
hive 不支持 record 级(一行记录)的更新，删除操作。
hive 定义为数据仓库，hbase 定义为 nosql 数据库。