我要评论hive相关
- 什么是metastore？
- metadata是元数据，包含数据库、表、字段、分区等信息。作用：客户端连接metastore服务，metastore再去连接mysql数据库存储元数据，有了metastore服务可以实现多客户端同时连接mysql。
- metastore三种配置：内嵌(derby)、本地元存储、远程元存储
- hive的元数据默认存储在derby数据库，建议存储在像mysql这种关系型数据库中。
- [为什么建议存储在关系型数据库中？]：默认的derby数据库只能建立一个客户端连接，不能实现多客户端同时访问。不适合生产环境。
- metastore安装方式有什么区别？
- 内嵌：使用自带的derby数据库存储元数据，不需要额外的metastore服务。一次仅能有一个客户端连接，适合实验环境，不适合生产环境
- 本地元存储：本地安装mysql来存储元数据，hive服务和metastore服务运行在同一个进程中。
- 远程元存储：hive服务和metastore服务在不同的进程中。
- 什么是managed table和external table?
- hive中有两种类型的表：managed table（内部表）和external table（外部表）
- 内部表：hive的默认表类型，内部表的数据通常存放在/user/root/warehouse下
- 使用describe formatted 表名 来查看是内部表还是外部表
- 删除内部表时，存放在hdfs上的真实数据也一并删除。
- 外部表：适合于在hive之外使用表的数据的情况，删除外部表时，只是删除了元数据，真是数据并没有删除
- 什么时候使用managed table和external table
- 内部表适用于临时创建的中间表
- 外部表数据多部门共享
-
hive有哪些复合数据类型
map：key-value
struct:不同数据类型的集合
array:同类型元素的集合
uniontype:代表一个可以具有属于所选择的任何数据类型的值的列 -
hive分区有哪些好处
- 加速查询
- 使用分区列的名称来创建子目录，当使用where子句执行查询操作时，只会扫描特定的子目录，而不用扫描全表。还是加速查询
- hive分区和分桶的区别
- 分区：以字段的形式在表结构中存在，使用describe table_name 来查看字段是否存在，但是该字段不存放真实数据，仅仅是分区的表示（伪列）
- 分桶：一种细粒度的数据划分操作。实际生产中使用较少。[采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余]
- hive如何动态分区
- 静态分区：加载数据时（显式）指定分区列
- 动态分区：将数据推送到hive，hive决定哪个值进入哪个分区。需要启动动态分区[hive.exec.dynamic.parition.mode=nostrict]
- map join优化手段
- join时大表放在后面[执行join时，需要选择哪个表被流式传输，哪个表被缓存。hive将join语句中最后一个表用于流式传输，所以要确该表在两者之间是大的一方]
- sort-merge-bucket(smb) map join[使用前提：所有的表必须是桶分区（bucket）和已经排序的(sort)]
- 如何创建bucket表
- hive默认是禁用分桶功能的，设置属性来强制使用分桶功能[hive.enforce.bucketing=true]
- hive有哪些file formats
- text file format:默认格式，不压缩数据，磁盘开销大。
- sequence file format:sf是hadoop api提供的一种二进制文件支持。使用方便、可分割、可压缩。
sf支持3中压缩格式：none、record、block，建议使用block压缩。 - rc file format:rc是一种行列存储相结合的存储方式。
- parquet:列式数据存储
- avro：avro schema数据序列化
- orc:对rcfile做了优化，支持各种复杂的数据类型。
- hive最优的file formates是什么
orc
- orc将行的集合存储在一个文件中，且集合内的行数据将以列式存储。采用列式格式是为了压缩，从而降低存储成本。
- 查询：查询的是指定列而不是行，记录以列式存储
- orc基于列创建索引，查询效率高。
- hive传参
- 使用--hivevar传入
- orderby 和 sortby的区别
- order by：全局排序,但是只能有一个partition
- sort by：局部排序，全局无序，partition内部有序，partition与partition之间没有关系。
- hive和hbase的区别
- hive支持sql查询，hbase不支持。
- hive不支持record级别和删除操作。
- hive定义为数仓，hbase定义为nosql数据库。
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