1.Hive内部表与外部表的区别 未被external修饰的是内部表，被external修饰的是外部表 区别： （1）内部表数据由hive自身管理，外部表数据由HDFS管理 （2）内部表数据存储的位置默认是 （/user/hive/warehouse）外部表数据的存储位置由自己指定 （3）删除内部表会直接删除元数据以及存储数据；删除外部表仅仅会删除元数据 HDFS上的文件不会被删除 （4）对外部表的修改会将修改直接同步给元数据，而对外部表的表结构和分区进行修改，则需要修复（MSCK REPAIR TABLE table_name;）
2.Hive与传统数据库的区别 （1）数据的存储位置 hive是建立在Hadoop之上的，所有的Hive的数据都是存储在HDFS中，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）数据格式。hive中没有定义专门的数据格式，由用户指定，需要指定三个属性：列分隔符，行分隔符，以及读取文件数据的方法， 数据库中，存储引擎定义了自己的数据格式，所有数据都会按照一定的组织存储 （3）数据更新 hive的内容是读多写少的，因此不支持对数据的改写和删除 数据都在加载的时候中确定好的，数据库中的数据通常是需要经常进行修改的 （4）执行延迟 hive在查询数据的时候需要扫描整个表或者分区 因此延迟比较高。只有在处理大数据时才具有优势，数据库在处理小数据是执行延时较低 （5）索引 hive没有 数据库有 （6）执行 hive是MapReduce 数据库是Executor （7）可扩展性 hive高 数据库第 （8）数据规模 hive高 数据库小
3.Hiverc文件
${HIVE_HOME}/bin目录下有个.hiverc文件，它是隐藏文件，启动hive的时候会加载这个文件的内容，常用配置 #在命令行中显示当前数据库名 set hive.cli.print.current.db=true;
#查询出来的结果显示列的名称 set hive.cli.print.header=true;
#启用桶表 set hive.enforce.bucketing=true;
#压缩hive的中间结果 set hive.exec.compress.intermediate=true;
#对map端输出的内容使用BZip2编码/解码器
set mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
#压缩hive的输出 set hive.exec.compress.output=true;
#对hive中的MR输出内容使用BZip2编码/解码器 set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
#让hive尽量尝试local模式查询而不是mapred方式 set hive.exec.mode.local.auto=true; 4.Hive分区
使用分区技术避免hive全表扫描，提升查询效率 根据业务 通常按照年，月，日，地区等。 使用命令PARTIONED BY(col_name data_type)指定分区 hive的分区字段使用的是表外字段。而mysql使用的是表内字段。
5.Hive分区过多有何坏处以及分区时的注意事项
（1）当分区过多并且数据很大时，可以使用严格模式，避免一个大的MapReduce任务。在严格模式下，当where中没有分区过滤条件时会禁止执行 （2）hive如果有过多的分区，由于底层是存储在HDFS上，HDFS上只用于存储大文件而非小文件，因为过多的分区会增加namenode的负担 （3）hive会转成MapReduce MapReduce会转化成多个task，过多小文件的话，每个文件一个task ，每个task一个jvm实例，JVM的开启与销毁会降低系统效率
6.Hive中复杂数据类型的使用好处与坏处 好处： 由于复杂数据类型的存储数据比基本数据类型要多，在存盘上存储可以连续存储，在查询等操作时可以减少磁盘IO 坏处： 复杂数据类型可能会存在着数据的重复，而且有更大的导致数据不一致的风险
7.hive分桶？
分桶是将数据集分解为更容易管理的若干部分的另一种技术 原理：和MR中的HashPatitioner的原理一模一样 MR中：按照Key的hash值去模reducetask的个数 hive中 按照分桶字段的hash值去模除以分桶的个数
作用： 好处： 方便抽样 提高join查询效率 缺点： 如果通过数据文件load到分区表中，会存在额外的MR负担 实际生产中分桶策略使用频率较低，常见的还是使用数据分区
8.Hive元数据库是用来做什么的，存储哪些信息？ 存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等 9.为何不使用Derby作为元数据库？ （1）每次只有一个内嵌的derby 数据块可以访问数据库，这就意味着一次只能为matastore打开一次hive会话 （2）在使用Derby时，在不同的目录下开始hive会有不停的元数据库 10.Hive什么情况下可以避免进行mapreduce？ 简单的查询，就是只是select 不带count，sum,group by这样的，都不走MapReduce 11.Hive MapJoin? 使用场景 select t1.a,t1.b from table t1 join table2 t2 on ( t1.a=t2.a and t1.datecol=20110802) 该语句中B表有30亿行记录，t1表只有100行记录，而且t2表中数据倾斜特别严重，有一个key上有15亿行记录，在运行过程中特别的慢，而且在reduece的过程中遇有内存不够而报错。
关联操作中有一张表非常小 2.不等值的链接操作MAPJION会把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，而普通的equality join则是类似于mapreduce模型中的file join，需要先分组，然后再reduce端进行连接，使用的时候需要结合着场景；由于mapjoin是在map是进行了join操作，省去了reduce的运行，效率也会高很多
12.Hive的sort by, order by, distribute by, cluster by区别？ 一：order by
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)，然而只有一个Reducer，会导致当输入规模较大时，消耗较长的计算时间。
二：sort by sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序，因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只会保证每个reducer的输出有序，并不保证全局有序。sort by不同于order by，它不受hive.mapred.mode属性的影响，sort by的数据只能保证在同一个reduce中的数据可以按指定字段排序。使用sort by你可以指定执行的reduce个数(通过set mapred.reduce.tasks=n来指定)，对输出的数据再执行归并排序，即可得到全部结果。
三：distribute by
distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列，对应reduce的个数进行分发，默认是采用hash算法。sort by为每个reduce产生一个排序文件。在有些情况下，你需要控制某个特定行应该到哪个reducer，这通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by刚好可以做这件事。因此，distribute by经常和sort by配合使用。
注：Distribute by和sort by的使用场景
1.Map输出的文件大小不均。 2.Reduce输出文件大小不均。 3.小文件过多。 4.文件超大。
四：cluster by
cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是倒叙排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。 12. 数据倾斜整理(转) 原因： （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
优化 1、设置属性来解决 2、join语句的优化 先join在去使用where条件。 3、distinct优化 4、对于关联分桶的方式 两个表以相同方式划分桶，或者两个表的桶个数是倍数关系。（分桶之段为关联字段时）
13.使用Hive如何进行抽样查询？ （1）分桶抽样查询 （2）数据块抽样 这种抽样方式不一定适用于所有的文件格式。另外抽样的最小抽样单元是一个HDFS数据块。如果标的数据大小小于普通的块大小128MB，那么会返回所有的行。
