大数据面试hive 看这一篇就够了（离线数仓）

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原创 2026-01-13 20:11:20 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

[数仓]三、离线数仓（Hive数仓系统） Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive: Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是SparkSQL语法，Spark负责采用RDD执行。阅读详情

hive和数据库的区别
Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。
1）数据存储位置
Hive 存储在 HDFS 。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
2）数据更新
Hive中不建议对数据的改写。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，
3）执行延迟
Hive 执行延迟较高。数据库的执行延迟较低。当然，这个是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。
4）数据规模
Hive支持很大规模的数据计算；数据库可以支持的数据规模较小。

hive和rdbms的数据库区别？
hive是使用mr计算，使用yarn调度资源，使用mysql存储元数据，使用hdfs存储数据，对小文件不友好，适合大文件一般都是PB TB级别的文件，没有主键和其他的约束，只有一个位图的索引

内部表：通过create table 表名的方法，生成的表格，

先有一个数据文件
建立一个与文件格式对应的表格
将文件导入到表格中

外部表：
上面的所有表格，都称为数据库的内部表，接下来的是数据库的外部表。

内部表和外部表的区别是什么？***
什么是内部表？
直接使用create table创建的表格，表格会自动的在数据库所在的文件夹中，创建一个自己表格名字的文件夹。
删除表的时候，表格的文件夹和数据会一起被删除。

什么是外部表？
使用create external table创建的表格，自己不会生成文件夹，需要使用location去指定一个文件夹给它。
删除表的时候，表格的文件夹和数据会被全部保留下来，insert into的数据也会一起保留下来。

16.hive内外部表的区别
1.未被external修饰的是内部表，被external修饰的为外部表。

2.内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理。

3.内部表数据存储在hive.metastore.warehouse.dir，外部表数据存储位置由用户自己决定。

4.删除内部表会直接删除元数据及存储数据，删除外部表仅仅删除元数据，HDFS上的文件不会被删除。

5.对内部表的修改会直接同步到元数据，而对外部表的表结构和分区进行修改，则需要修改【MSCK REPAIR TABLE table_name】。
什么时候用内部表，什么时候用外部表？

保存日志信息或者数据的埋点信息的时候，使用外部表；
保存sql语句的计算结果的时候，使用内部表；
其他的业务数据，可以用外部表也可以用内部表，没有具体限制。

分区表：
分区是以文件夹的方式而存在的，在表格中这个分区字段会变成一个虚拟的列，可以直接被用来查询。
目的：分区可以加快表格查询的速度，因为将数据按不同类型分开保存，搜索的时候可以减少检索的数据量；在做表格数据抽取的时候，需要分区管理数据，因为在hive中无法update和delete数据，所以需要通过直接删除分区的方式删除数据。

静态分区和动态分区的区别是什么？
静态分区的分区值是自己设置的，动态分区的分区值是通过select查询出来的某个列的值，动态分区需要打开动态分区的开关和打开nostrict非严格模式的开关，效率比静态分区要低。
静态可以通过load data和insert overwrite的方式添加数据，动态只能通过insert overwrite添加。

外部分区表的添加和创建：

在hdfs系统里面，已经存在了一个日志的文件夹，里面根据每一天的数据，已经创建好了每天的文件夹，先设置外部表对应文件夹的结构

分区的目的：
更好的细化和管理表格的数据，例如每一天数据都用一个分区的文件夹进行管理；
查询分区字段的时候，可以有效的提高查询效率，因为查询的数据量变少了。

hive数据库中的分桶表：cluster
使用hive数据库中的哈希hash算法，将不同的数据，按照算法的结果保存在不同的文件中。
创建一个分桶表：
create table 表名(
列名数据类型
)
clustered by (表中已经存在的字段名) into 数量 buckets
row format delimited fields terminated by ‘,’;

如果这个列经常要用来做表连接，就设置成分桶的列，两个做表连接的表格，都需要用id来连接，a.id=b.id，那么就给a表和b表做成分桶表，来增加表连接的速度，因为分桶可以减少表连接的笛卡尔积数量。

使用insert复制表格的内容到分桶表中，复制的同时进行数据的分桶，cluster by (id)默认是按照id升序排序的
insert overwrite table stu_info_c
select * from stu_info_c_tmp cluster by (id);
尝试换一种方法，让id从大到小的进行分桶和排序，distribute by id 按照id分桶，sort by id desc 对id进行降序排序
insert overwrite table stu_info_c
select * from stu_info_c_tmp distribute by id sort by id desc;

4个by的区别
1）Order By：全局排序，只有一个Reducer；
2）Sort By：分区内有序；
3）Distrbute By：类似MR中Partition，进行分区，结合sort by使用。distribute by的分区规则是根据分区字段的hash码与reduce的个数进行相除后，余数相同的分到一个区。
Hive要求distribute by语句要写在sort by语句之前

4） Cluster By：当Distribute by和Sorts by字段相同时，可以使用Cluster by方式。Cluster by除了具有Distribute by的功能外还兼具Sort by的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。
在生产环境中Order By用的比较少，容易导致OOM。
在生产环境中Sort By + Distrbute By用的多。
distribute by id sort by id asc 等于 cluster by id

order by 和sort by 它们的区别？**
它们都可以用来对列进行排序，但是sort by可以用在分桶中，order by不能用在分桶中。

分桶使用的场景：
分桶在表连接的时候，才会用到，可以加快两张表联合查询的速度，只有当联合表格的分桶数量相等，或者分桶数量是倍数关系的时候，才有加速的效果。

为什么分桶可以让表连接加速？
因为分桶可以让表连接的笛卡尔积数据量变少。

分区和分桶有什么区别？***
分区使用的是表中不存在的新字段，分桶是使用表中已有的字段；
分区是自己指定的规则（分区字段=分区值），分桶是根据Hash算法分配；
分区是建立的文件夹，在文件夹中保存数据，分桶是直接拆分表格为多个小文件；
分区是对分区字段查询的时候加速，分桶只有表连接的时候加速。

如果现在，做数据的增量抽取，如何在重复抽取的过程中，避免出现重复的数据？
增量抽取的数据，会放在每天的分区里面中，然后通过删除今天的分区达到避免重复数据出现的效果。
如何删除分区呢？
alter table 表名 drop partition(分区字段=’分区值‘);
load data inpath ‘路径’ into table 库名.表名 partition(分区字段=分区值);
insert overwrite table 表名 partition(分区字段=分区值) select * from 另一个表名;

如果某个数据有问题，如果更新这个数据？
-get 这个文件，修改文件本身，删除hdfs原文件，在-put上传上去
1、**下载文件：
hadoop fs -get hdfs文件名字
hadoop fs -get /a.txt 将hdfs上面的根目录中的a.txt下载到linux本地当前文件夹中
2、删除东西：
hadoop fs -rm -r 文件夹或者文件的位置和名字
**3、上传文件：
hadoop fs -put linux上面的文件位置和名字 hdfs的位置
hadoop fs -put a.txt / 将本地的a.txt上传到hdfs的根目录
4、加载数据到数据库的表，
load data inpath ‘路径’ into table 库名.表名 partition(分区字段=分区值);
聚合函数sum count max min avg，常用的数字函数abs round floor ceil（不能用trunc）、字符串函数concat substr length upper lower initcap、日期函数last_day months_between add_months、分析函数 over(partition by 分组 order by 排序)、排名函数(rank dense_rank row_number)、平移函数(lag lead)都是一样的，空值判断(nvl)2 collect_list()函数有序不去重
2.3 collect_set()无序去重；⾏转列：使⽤concat_ws()函数就可以实现，
列转⾏：爆炸函数explode()和侧视图lateral view ⼀起使⽤：lateral view explode()

hive 优化
5）合理设置Map数
mapred.min.split.size: 指的是数据的最小分割单元大小；min的默认值是1B
mapred.max.split.size: 指的是数据的最大分割单元大小；max的默认值是256MB
通过调整max可以起到调整map数的作用，减小max可以增加map数，增大max可以减少map数。
需要提醒的是，直接调整mapred.map.tasks这个参数是没有效果的。
https://www.cnblogs.com/swordfall/p/11037539.html
6）合理设置Reduce数
Reduce个数并不是越多越好
（1）过多的启动和初始化Reduce也会消耗时间和资源；
（2）另外，有多少个Reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题；
在设置Reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的Reduce数；使单个Reduce任务处理数据量大小要合适；
1.列裁剪：

2.分区裁剪：

在查询的过程中减少不必要的分区，即尽量指定分区

5.善用union all:

不同表的union all相当于multi inputs，同一表的union all相当于map一次输出多条

6.避免笛卡尔积：关联的时候一定要写关联条件

7.join前过滤掉不需要的数据

8.小表放前大表放后
位于join操作符左边的表会先被加载到内存

3.10 笛卡尔积
Join的时候不加on条件，或者无效的on条件，因为找不到 Join key，Hive 只能使用1个 Reducer 来完成笛卡尔积。当 Hive 设定为严格模式（hive.mapred.mode=strict，nonstrict）时，不允许在 HQL 语句中出现笛卡尔积

hive数据库的数据倾斜：****
表现：在日志中，reduce的百分比卡在了99%的位置不动了，可能几分钟可以跑完的数据，半个多小时了还没结束。大部分需要计算的数据量集中在少部分运行的机器上。

大表和小表进行表连接的时候
第一种方法：拆分大表
例如a表有1000万数据，b表只有200万，那么可以：
select * from
(select * from a limit 5000000) a1 join b on a1.id=b.id
unoin all
select * from
(select * from a limit 5000000,5000000) a2 join b on a2.id=b.id;

第二种方法：使用mapjoin优化器 select /*+ mapjoin(表名) /
1.先打开mapjoin表连接的开关
set hive.auto.convert.join=true;
2.使用优化器进行表连接 mapjoin(小表名)
select /+ mapjoin(b) / from a join b on a.id=b.id;
将小的表格的所有数据，通过mapjoin优化器，全部读取到内存中，然后用大表的数据去匹配内存中的小表数据，达到查询加速的效果。

表格中有大量空值（特别是在字符串的列上）的时候
使用字符串+随机值对空值进行填充
nvl(列名,concat(‘rand’,cast(rand()*10000000 as int)))
不合理的sql语句，在hive里面，尽量的不要使用distinct，使用group by进行去重
例如count(distinct 列名)
去重统计使用：select count(列名) from (select 列名 from 表名 group by 列名) a;
使用一些常见的开关来优化
当数据量比较小的时候，使用本地模式进行运算(当计算的数据量超过20M（20万行左右）以后，就不要用了)：
set hive.exec.mode.local.auto=true;
分组聚合计算的优化：
set hive.map.aggr=true;
负载均衡的优化：
set hive.groupby.skewindata=true;

内部表和外部表的区别？
动态分区和静态分区的区别？
分区和分桶的区别？
怎么进行数据的抽取？
数据倾斜的表现是什么？
发生了数据倾斜，怎么办？

小文件过多的优化：
小文件从哪里来的？
分区分桶会得到很多的小文件；
数据源本身就有很多小文件；
reduce数量过多的时候。

小文件过多的时候，为什么会影响到服务器性能？
影响：
每一个文件，都需要一个jvm的进程去处理和执行，会造成资源的浪费，影响执行的效率；
hdfs存储过多小文件，会造成硬盘资源的浪费。

怎么调整和优化？
1.不要使用textfile存储数据
2.通过开关来调节：
控制每个map端拆分数据的最大值大小：
set mapred.max.split.size=xxx;
控制每一个处理数据节点的处理数据大小：
set mapred.min.split.size.per.node=xxx;
设置的合并的map端输出的数据：
set hive.merge.mapfiles=true;
设置的合并的reduce端输出的数据：
set hive.merge.mapredfiles=true;
设置合并后的数据的大小：
set hive.merge.size.per.task=xxx;
需要被合并的文件大小：
set hive.merge.smallfiles.avgsize=xxx;

怎么解决
（1）采用har归档方式，将小文件归档
（2）采用CombineTextInputFormat
（3）有小文件场景开启JVM重用；如果没有小文件，不要开启JVM重用，因为会一直占用使用到的task卡槽，直到任务完成才释放。
JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次，N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间
Udf udaf udtf的区别
1、UDF：用户定义（普通）函数，只对单行数值产生作用；
继承UDF类，添加方法 evaluate()

2、UDAF：User- Defined Aggregation Funcation；用户定义聚合函数，可对多行数据产生作用；等同与SQL中常用的SUM()，AVG()，也是聚合函数；
另一种涉及两个类：AbstractGenericUDAFResolver、GenericUDAFEvaluator；
　　　　继承UDAFResolver类，重写 getEvaluator() 方法；
　　　　继承GenericUDAFEvaluator类，生成实例给getEvaluator()；
　　　　在GenericUDAFEvaluator类中，重写init()、iterate()、terminatePartial()、merge()、terminate()方法；

3、UDTF：User-Defined Table-Generating Functions，用户定义表生成函数，用来解决输入一行输出多行；
　　继承GenericUDTF类，重写initialize（返回输出行信息：列个数，类型）, process, close三方法；
　　
**hive怎么解析SQL **

将sgL转换为抽象语法树AST tree，然后遍历 ASTtree，查询 queryBlock然后遍历 queryBlock，翻译成执行操作树，然后逻辑层优化器进行操作树优化，减少 shuffle 数据量，然后遍历操作树，翻译成mgpReduce ,任务。然后物理层优化器进行，mapreduce 任务的转化，生成最终计划

在Hive中，有以下几种常见的Join方式：

Map Join：在Hive中，当一个小表能够全部存放在内存的时候，可以使用Map Join来实现关联操作。这种方式会将小表加载到内存中，并构建一个哈希表，然后通过Map阶段将大表数据和小表哈希表进行连接获取结果。使用Map Join可以大幅减少关联过程中的磁盘IO，提高查询性能。

Broadcast Join：当一个小表无法完全放入内存中时，但是小表相对于大表仍然较小，可以采用Broadcast Join。在这种方式下，会将小表的数据复制到每个计算节点上，然后通过Map阶段将大表数据和小表数据进行关联操作。

Sort Merge Join：当两个表的大小都较大无法全部放入内存，并且两个表都已经按照Join键进行排序时，可以使用Sort Merge Join。在这种方式下，需要先对两个表按照Join键进行排序，然后通过归并的方式将两个表进行关联操作。

Bucket Join：当两个表都已经以相同的Join键进行分桶存储时，可以使用Bucket Join。在这种方式下，Hive可以将相同桶号的数据对应的分片进行关联操作，从而提高查询效率。

以上是Hive中常用的几种Join方式，选择合适的Join方式可以根据数据集大小、内存大小以及数据分布情况等因素来进行判断和选择

表格文件保存的几种常见的格式：
5. text：hive默认的表格保存格式，可以通过load data来加载数据
行存储的方式进行数据存储，占用空间，并且读取速度比较慢
6. sequence：序列格式，占用的空间比text实际要大
也是行存储的方式，使用key value键值对的方式存储数据。
7. rc：
facebook创建的一种文件存储格式，列存储的方式。使用懒加载存储和管理数据（对每一行的数据单独的进行数据压缩，如果要读取，只读对应的数据，只解压对应的数据），查询速度比较快。

orc：
列存储的方式，是rc的优化版，同样有懒加载的特点，优化在文件的压缩和存储上，orc是项目组中使用最多的文件存储格式

1. Hive的3种执行引擎适用场景
● Hive底层的计算由分布式计算框架实现,目前支持三种计算引擎,分别是MapReduce、Tez、 Spark
1.6.11 Tez引擎优点？
Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，这样只需写一次HDFS，且中间节点较少，从而大大提升作业的计算性能。
Mr/tez/spark区别：
Mr引擎：多job串联，基于磁盘，落盘的地方比较多。虽然慢，但一定能跑出结果。一般处理，周、月、年指标。
Spark引擎：虽然在Shuffle过程中也落盘，但是并不是所有算子都需要Shuffle，尤其是多算子过程，中间过程不落盘 DAG有向无环图。兼顾了可靠性和效率。一般处理天指标。
Tez引擎：完全基于内存。注意：如果数据量特别大，慎重使用。容易OOM。一般用于快速出结果，数据量比较小的场景。

Hadoop相关
SecondaryNameNode 辅助的名称节点：
收集整个平台，所有的机器的运行状态，将运行的状态传递给NameNode
NameNode 名称节点
负责沟通和客户端之前的通信
DataNode 数据节点
负责存储数据
HDFS 读写的过程中，namenode 参与数据传输吗? (1分)
参考答案:不参与数据传输

在这里插入图片描述
HDFS 在读取文件的时候，如果其中一个块突然损坏了怎么办

客户端读取完 DataNode 上的块之后会进行 checksum 验证，也就是把客户端读取到本地的块与 HDFS 上的原始块进行校验，如果发现校验结果不一致，客户端会通知 NameNode，然后再从下一个拥有该 block 副本的 DataNode 继续读。

. HDFS 在上传文件的时候，如果其中一个 DataNode 突然挂掉了怎么办
客户端上传文件时与 DataNode 建立 pipeline 管道，管道的正方向是客户端向DataNode 发送的数据包，管道反向是 DataNode 向客户端发送 ack 确认，也就是正确接收到数据包之后发送一个已确认接收到的应答。当 DataNode 突然挂掉了，客户端接收不到这个 DataNode 发送的 ack 确认，客户端会通知 NameNode，NameNode 检查该块的副本与规定的不符，nameNode 会通知 DataNode 去复制副本，并将挂掉的 DataNode 作下线处理，不再让它参与文件上传与下载

MapReduce计算引擎： hive on mr大数据的分布式计算引擎数据的计算，分成了map 和 reduce两个部分：
假如现在要去计算一个sql语句：select deptno,sum(sal) from emp group by deptno;

将emp表的数据，拆分成N份，分别给到不同的机器（map端）
每个不同的机器，单独的对自己的数据进行分组计算（reduce端）
每个机器都计算完成之后，再进行数据的汇总（reduce端）（hash）
Mr的shuffle过程
在大数据处理中，"shuffle"是指将数据重新分区和重新排序的过程。这个过程通常发生在MapReduce等分布式计算框架中，用于将数据从一个节点传输到另一个节点，以便进行后续的计算或处理。

下面是一个简单的描述Mr的shuffle过程的步骤：

在MapReduce中，shuffle是指将Map阶段的输出数据按照键进行分区、排序和传输到Reduce节点的过程。具体步骤如下：

Map阶段：将输入数据划分为若干个数据块，每个数据块由一个Map任务处理。Map任务将输入数据转换为键值对，并将键值对写入本地磁盘。
Partition阶段：将Map任务的输出数据按照键进行分区，每个分区对应一个Reduce任务。分区的数量通常与Reduce任务的数量相同。
Sort阶段：在每个分区内，对键值对进行排序，以便后续的合并操作。
Combine阶段：将相同键的键值对进行合并，减少数据传输量。
Shuffle阶段：将每个分区的数据发送到对应的Reduce节点，以便进行后续的Reduce操作

为了优化Shuffle过程，可以考虑以下几点：

压缩（Compression）：在传输中间文件时，可以使用压缩算法减少数据的传输量，从而减少网络带宽的使用。

合并（Combining）：在Map任务的本地磁盘上进行合并操作，减少中间结果的数量，从而减少传输的数据量。

路由（Routing）：根据Reduce任务的位置和负载情况，将中间结果直接发送给最终的Reduce任务，减少数据的传输距离。

本地化（Localization）：将Reduce任务调度到与Map任务所在节点相同的节点上，以减少数据的传输。

内存管理（Memory Management）：合理管理内存资源，避免过多的磁盘IO操作，提高性能。

这些优化策略可以根据具体的应用场景和系统配置进行选择和调整，以提高MapReduce的性能和效率

mr的shuffle过程有几种

在MapReduce中，Shuffle过程主要完成数据的分区和排序，使得相同键的数据被发送到同一个Reducer进行处理。在Shuffle过程中，有以下几种常见的方式：

Sort-based Shuffle：这是最常用的Shuffle方式。它的工作原理是，首先在Map阶段将输出的键值对按照键进行排序，然后将排序后的数据按照Reducer的数量进行分区，每个分区对应一个Reducer。在Reducer阶段，每个Reducer会接收到一个或多个分区的数据，并再次按照键进行排序，以便进行后续的数据处理。

Hash-based Shuffle：这种Shuffle方式将键值对根据键的哈希值进行分区。在Map阶段，每个键值对会根据哈希函数计算出一个分区编号，然后将数据发送给对应的Reducer进行处理。在Reducer阶段，只需要对接收到的数据进行排序即可。

Grouping Shuffle：这种Shuffle方式是在Sort-based Shuffle的基础上进行的改进，用于对具有相同键的数据进行分组。在Map阶段，除了按键排序之外，还会根据键分组，将相同键的数据放在一起。在Reducer阶段，每个Reducer接收到的数据已经按照键排序并分组，方便进行后续的聚合操作。

在实际使用中，Sort-based Shuffle是最常用的方式，因为它在处理大规模数据时具有较好的性能和扩展性。而Hash-based Shuffle主要适用于数据量较小且键分布均匀的情况。Grouping Shuffle则使用于需要对相同键的数据进行聚合操作的场景。根据具体的需求和数据特点，选择合适的Shuffle方式可以提高MapReduce的性能和效率。

yarn
Yarn是一种用于管理和调度大规模分布式计算的工具。它的工作机制可以概括为以下几个步骤：

用户提交应用程序：用户通过Yarn客户端提交应用程序，包括应用程序的名称、代码和依赖项等信息。
ResourceManager分配资源：Yarn的ResourceManager负责管理整个集群的资源，并将可用的资源分配给应用程序。
ApplicationMaster启动：一旦资源分配完成，Yarn会为应用程序启动一个ApplicationMaster。ApplicationMaster是应用程序特定的主管程序，负责和ResourceManager通信，并协调应用程序的执行。
Container分配：ApplicationMaster向ResourceManager请求分配容器。Container是一个虚拟的计算资源单位，它包含了一定的内存、CPU和磁盘资源。
任务执行：一旦Container分配到应用程序，ApplicationMaster会启动相应的任务（如MapReduce任务或Spark任务）来在容器中执行。
监控和容错：Yarn会监控任务的执行情况，并在需要时重新分配失败的任务或容器。
应用程序完成：当应用程序的所有任务都执行完毕时，ApplicationMaster会通知ResourceManager释放资源。

总的来说，Yarn的工作机制就是通过ResourceManager分配和管理集群资源，通过ApplicationMaster协调应用程序的执行，并通过Container将任务在集群中的节点上执行。通过这种机制，Yarn实现了高效的资源管理和任务调度。

1.2.11 Yarn调度器
1）Hadoop调度器重要分为三类：
FIFO 、Capacity Scheduler（容量调度器）和Fair Sceduler（公平调度器）。
Apache默认的资源调度器是容量调度器；
CDH默认的资源调度器是公平调度器。
2）区别：
FIFO调度器：支持单队列、先进先出生产环境不会用。
容量调度器：支持多队列。队列资源分配，优先选择资源占用率最低的队列分配资源；作业资源分配，按照作业的优先级和提交时间顺序分配资源；容器资源分配，本地原则（同一节点/同一机架/不同节点不同机架）
公平调度器：支持多队列，保证每个任务公平享有队列资源。资源不够时可以按照缺额分配。

sqoop 相关
Sqoop使用Hadoop的MapReduce作业来传输数据。其中，Map阶段负责将数据从关系型数据库读取到Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中，Reduce阶段负责将数据写入目标存储位置（例如，Hive表）
1.7.2 Sqoop导入导出Null存储一致性问题
Hive中的Null在底层是以“\N”来存储，而MySQL中的Null在底层就是Null，为了保证数据两端的一致性。在导出数据时采用–input-null-string和–input-null-non-string两个参数。导入数据时采用–null-string和–null-non-string。
1.7.5 Sqoop一天导入多少数据
100万日活=》10万订单，1人10条，每天1g左右业务数据
Sqoop每天将1G的数据量导入到数仓。
1.7.6 Sqoop数据导出的时候一次执行多长时间
每天晚上00:10开始执行，Sqoop任务一般情况20-30分钟的都有。取决于数据量（11.11，6.18等活动在1个小时左右）。
1.7.7 Sqoop在导入数据的时候数据倾斜
Sqoop参数撇嘴： split-by：按照自增主键来切分表的工作单元。
num-mappers：启动N个map来并行导入数据，默认4个；
1.7.8 Sqoop数据导出Parquet（项目中遇到的问题）
Ads层数据用Sqoop往MySql中导入数据的时候，如果用了orc（Parquet）不能导入，需转化成text格式
（1）创建临时表，把Parquet中表数据导入到临时表，把临时表导出到目标表用于可视化
（2）ads层建表的时候就不要建Parquet表

YARN 是hadoop 的集群资源管理器，是为了要改善MapReduce1 的实现，但它具有足够的通用性，同样也支持其他的分布式计算模式
YARN 的基本思想就是将JobTracker 的两大主要职能：资源管理、作业的调度监控分为两个独立的进程。一个是全局的ResourceManager,另一个是每一个应用对应的ApplicationMaster
资源管理：YARN负责对集群中的资源进行管理，包括CPU、内存、磁盘空间等。它将整个集群的资源划分为多个容器，将资源分配给不同的应用程序。
作业调度：YARN通过调度器进行作业调度，根据应用程序的需求和优先级，动态地将资源分配给不同的应用程序。
进程隔离：YARN通过容器（Container）的概念实现了应用程序之间的进程隔离。每个应用程序运行在独立的容器中，互不干扰，提高了集群的资源利用率和安全性。
状态监控和容错：YARN提供了对应用程序的状态监控和容错机制，可以在应用程序失败时重新启动或迁移应用程序。
扩展性和可伸缩性：YARN的架构设计具有高度的扩展性和可伸缩性，它支持在一个集群中运行大规模的应用程序，并可以根据需求动态地扩展集群的规模。

2.shuffle中环形缓存使用的排序算法（快速排序与并归排序）

map shuffle也称为shuffle writer, 每个map 处理分配的split, 然后写入到环形缓冲区中，当缓冲区中的数据达到一定比率，就会开启线程将缓冲区中的数据写入文件，称为spill, spill 同时会对数据进行分区、排序、合并操作，然后写入到文件，这是一个边写缓冲区，边spill的过程，中间可能会产生多个文件，只到map 读取数据完毕会将spill 的所有小文件进行分区、排序、合并成为最终一个数据文件一个索引文件。
reduce shuffle 也称为shuffle reader, 待map阶段执行完成，每个reducer开启若干线程从所有的map阶段输出的索引文件与数据文件获取对应的分区数据，若内存足够则存放在内存中，否则输出到磁盘，在这个过程中还会同时对内存、磁盘数据进行合并（merge）、排序，最终形成一个有序的大文件，提供给reduce执行。

在shuffle writer 与shuffle reader阶段都发生按照数据的key进行排序，spill 过程对内存缓冲区的数据进行快速排序，map最终合并小文件
并归排序，shuffle reader 拉取map端的数据并归排序。
用到两种排序算法：快速排序与并归排序

6.spark和mr的区别

MR是基于进程，spark是基于线程

spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计算效率更高；MR的中间结果需要落地，需要保存到磁盘，这样必然会有磁盘IO操作，影响性能

容错性

spark容错性高，它通过弹性分布式数据集RDD来实现高效容错，RDD是一组分布式的存储在节点内存中的只读性质的数据集，这些集合石弹性的，某一部分丢失或者出错，可以通过整个数据集的计算流程的血缘关系来实现重建；MR的话容错可能只能重新计算了，成本较高

 适用面

spark更加通用，spark提供了transformation和action这两大类的多个功能的api，另外还有流式处理sparkstreaming模块，图计算GraphX等；MR只提供了map和reduce两种操作，流计算以及其他模块的支持比较缺乏

框架和生态

Spark框架和生态更为复杂，首先由RDD、血缘lineage、执行时的有向无环图DAG、stage划分等等，

很多时候spark作业都需要根据不同的业务场景的需要进行调优，以达到性能要求，MR框架及其生态相对较为简单，对性能的要求也相对较弱，但是运行较为稳定，适合长期后台运行

运行环境：

MR运行在YARN上，

spark

local：本地运行
standalone：使用Spark自带的资源管理框架，运行spark的应用
yarn：将spark应用类似mr一样，提交到yarn上运行
mesos：类似yarn的一种资源管理框架

// 同一个sql允许并行任务的最大线程数
set hive.exec.parallel.thread.number=8;

//存储临时Hive统计信息的方式
set hive.stats.dbclass=counter;

HiveSQL控制map数和reduce数

1、若读取小文件较多，则设置在map端进行小文件合并参数

2、配置MR任务结束后进行文件合并

动态分区无Reduce产生小文件处理

在设置动态分区后，产生的文件数会取决于map数和分区数的大小，假设动态分区初始有N个map数，同时生成M个分区，则中间会生成N*M个文件，通常这种情况就是让大部分数据尽量输出到一个reduce中进行处理，但是有些HiveSql不会产生reduce，也就是说文件最后没有进行合并处理，这种情况下可以用distribute by rand()的方式保证数据进行一次reduce操作，实现文件的合并。

两种处理方式参数设置如下：

1、设置reduce个数

set mapred.reduce.tasks=50;

备注：set设置的参数是生成的文件个数，distribute by rand()保证数据随机分配到50个文件中。

2、设置每个reducer处理的数据

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=5120000000;

备注：set设置的参数是生成的文件大小，distribute by rand()保证数据的平均大小是512Mb。

Reduce数设置

在设置reduce数时，一定要遵循以下公式：

reduce数 * 分区数 < 6W

reduce数=60000 / 分区数

//设置reduce数

set hive.exec.reducers.max = reduce数

8.如何解决spark生成的小文件问题
使用mr对于表数据重新插入表中；
spark执行sql中添加coalesce(10);

9.rank,defense_rank,row_number 的区别
rank 允许并列排名，row_number不允许并列排名，两者均为跳跃排序；
defense_rank不为跳跃排序，且存在并列排名；

10.hive sql优化
优化的根本思想：

尽早尽量过滤数据，减少每个阶段的数据量
减少job数
解决数据倾斜问题

尽早尽量过滤数据，减少每个阶段的数据量

LEFT SEMI JOIN是IN和EXISTS的一种高效实现，在hive0.13之前是不支持IN和EXISTS的

LEFT SEMI JOIN产生的数据不会重复。

11.使用动态分区

12.union all优化

hive0.13之前不支持union all直接放外层，必须外层套一个查询，例如：

是不支持的。

hive对union all的优化只局限于非嵌套查询。

不同表太多的union all，不推荐使用。可以写在中间表的不同分区里，然后再进行union all

13.尽量避免使用distinct

尽量避免使用distinct进行重排，特别是大表，容易产生数据倾斜(key一样在一个reduce处理)。使用group by替代

select distinct key from a

select key from a group by key

14.排序优化

只有order by产生的结果是全局有序的，可以根据实际场景进行选择排序

order by实现全局排序，一个reduce实现，由于不能并发执行，所以效率低
sort by实现部分有序，单个reduce的输出结果是有序的，效率高，通常与distribute by一起使用(distribute by 关键词可以指定map到reduce的key分发)
cluster by col1等价于distribute by col1 sort by col1，但不能指定排序规则

15.使用explain dependency查看sql实际扫描多少分区

11.sqoop 增量更新数据设置；-m参数的作用
1.append方式 2.lastmodified方式，必须要加–append（追加）或者–merge-key（合并，一般填主键）
执行sqoop命令（–incremental lastmodified --incremental lastmodified --append的作用：把大于last-value时间的数据都导入进来，之前就存在但是后期修改过的数据并不会进行合并，只会当做新增的数据加进来，所以使用–incremental lastmodified --append有可能导致数据重复的问题
–incremental lastmodified --merge-key的作用：修改过的数据和新增的数据（前提是满足last-value的条件）都会导入进来，并且重复的数据（不需要满足last-value的条件）都会进行合并
；
设置mapper数；
sqoop工具：
以命令行的方式，进行表格的全量和增量的抽取，在不同的数据库的表和表之间进行数据的抽取和数据的迁移。

查看对应的数据库中，所有的表名：
sqoop list-tables --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.2.153:1521/ORCL
–username zx
–password 111222

数据的全量抽取：其他数据库到hive不需要先创建表格，hive会自动创建表格
sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.2.153:1521/ORCL
–username zx
–password 111222
–table EMP
–hive-database bigdata
–fields-terminated-by ‘,’
-m 1

-m 1的选项，是当被抽取的表格没有主键的时候添加的选项，如果有主键就不要这一句
数据抽取的时候，相同的表格，只能被抽取一次

hive导出数据到oracle：需要先在oracle中建表
sqoop export

指定要导入到Oracle的那张表（通常与hive中的表同名）

–table TABLE_NAME

host_ip:导入oracle库所在的ip:导入的数据库

–connect jdbc:oracle:thin:@HOST_IP:DATABASE_NAME

oracle用户账号

–username USERNAME

oracle用户密码

–password PASSWORD

hive表数据文件在hdfs上的路径

–export-dir /user/hive/warehouse/test.db/TABLE_NAME

指定表的列名，必须指定

–columns 列名1,列名2

列分隔符(根据hive的表结构定义指定分隔符)

–input-fields-terminated-by ‘\001’

行分隔符

–input-lines-terminated-by ‘\n’

如果hive表中存在null字段，则需要添加参数，否则无法导入

–input-null-string ‘\N’
–input-null-non-string ‘\N’

12.insert overwrite 执行时数据为0条，分区是否会被覆盖？
不会

dolphinscheduler 的原理

DolphinScheduler是一个开源的分布式任务调度系统，旨在帮助用户管理和调度大规模的数据处理任务。它的原理可以概括为以下几个方面：

架构：DolphinScheduler采用了主从架构，包括Master节点和Worker节点。Master节点负责任务的调度和管理，Worker节点负责执行具体的任务。
任务定义：用户可以通过DolphinScheduler的Web界面或API定义任务，任务可以是Shell脚本、Spark作业、Hive作业等。任务可以设置依赖关系，即一个任务的执行依赖于其他任务的完成。
调度策略：DolphinScheduler支持多种调度策略，包括定时调度、依赖调度和手动触发调度。用户可以根据任务的需求设置不同的调度策略。
任务调度：Master节点根据任务的依赖关系和调度策略，将任务分配给可用的Worker节点执行。Master节点会监控任务的执行状态，并记录任务的日志和统计信息。
容错和高可用：DolphinScheduler具有容错和高可用的特性。当Master节点发生故障时，系统会自动切换到备用的Master节点，保证系统的可用性。
监控和告警：DolphinScheduler提供了监控和告警功能，可以实时监控任务的执行状态和性能指标，并在任务执行失败或超时时发送告警通知。

总的来说，DolphinScheduler通过任务定义、调度策略和任务调度等机制，实现了对大规模数据处理任务的管理和调度。它具有灵活的架构、多样化的任务类型支持以及容错和高可用的特性，使得用户可以方便地管理和调度复杂的数据处理任务。

有个双层分区，和分区分桶结合使用相比的优势

双层分区是指将磁盘分为两个层次的分区，通常是将系统和数据分开，或者将频繁使用的文件和不经常使用的文件分开存放。与分区分桶结合使用相比，双层分区有以下优势：