锁屏面试题百日百刷-Hive篇(五)

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1.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。

2.Hive的数据类型

原始数据类型

整型

TINYINT — 微整型，只占用1个字节，只能存储0-255的整数。

SMALLINT– 小整型，占用2个字节，存储范围–32768 到 32767。

INT– 整型，占用4个字节，存储范围-2147483648到2147483647。

BIGINT– 长整型，占用8个字节，存储范围-263到263-1。

布尔型

BOOLEAN — TRUE/FALSE

浮点型

FLOAT– 单精度浮点数。

DOUBLE– 双精度浮点数。

字符串型

STRING– 不设定长度。

复合数据类型

Structs：一组由任意数据类型组成的结构。比如，定义一个字段C的类型为STRUCT {a INT; b

STRING}，则可以使用a和C.b来获取其中的元素值；

Maps：一组无序的键/值对。键的类型必须是原子的，值可以是任何类型，同一个映射的键的类型

必须相同，值得类型也必须相同

Arrays：一组有序字段。字段的类型必须相同

3.描述一下Hive动态分区和分桶使用场景和使用方法

1.分区

按照数据表的某列或某些列分为多个分区，分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。

1. 静态分区

create table if not exists sopdm.wyp2(id int,name string,tel string)

partitioned by(age int) row format delimited fields terminated by ‘,’ stored as textfile; -- overwrite是覆盖，into是追加

insert into table sopdm.wyp2 partition(age=‘25’) select id,name.tel from sopdm.wyp;

2. 动态分区

-- 设置为true表示开启动态分区功能（默认为false）

set hive.exec.dynamic.partition=true; -- 设置为nonstrict，表示允许所有分区都是动态的（默认为strict）

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; -- insert overwrite是覆盖，insert into是追加insert overwrite table sopdm.wyp2 partition(age) select id,name.tel,age from sopdm.wyp;

3. 静态分区和动态分区的区别

静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说：

静态分区：

• 静态分区是在编译期间指定的指定分区名。

• 支持load和insert两种插入方式。

• 适用于分区数少，分区名可以明确的数据。

动态分区：

• 根据分区字段的实际值，动态进行分区。

• 是在sql执行的时候进行分区。

• 需要先将动态分区设置打开。set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict • 只能用insert方式。

• 通过普通表选出的字段包含分区字段，分区字段放置在最后，多个分区字段按照分区顺序放置。

2.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，如果按照name属性分为3个桶，就是对name属性值的hash值对3取模，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。

CREATE TABLE bucketed_user(id INT) name STRING CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;

对于每一个表（table）或者分区，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。把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：

1)获得更高的查询处理效率

桶为表加上了额外的结构，Hive在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用Map端连接（Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大减少JOIN的数据量。

2)使取样（sampling）更高效在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。