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Hive 的 Hook 是一种基于事件驱动、动态加载的扩展机制，允许开发者在查询生命周期的各个阶段注入自定义逻辑。其设计简单却功能强大，适用于日志记录、权限验证、性能监控、数据质量检查、自动化等多种场景。通过。

Hive分区裁剪是一种优化技术，旨在查询时只读取与条件匹配的分区，从而减少不必要的数据扫描。这种机制依赖于分区表的设计和查询优化器的工作，特别是在处理大规模数据时，分区裁剪可以显著提高查询性能。通过合理的分区设计和分区裁剪配置，可以有效减少数据扫描量，提高查询效率。个按天分区（每分区1GB），静态分区裁剪处理一天的数据仅需扫描1GB，而未裁剪则需要扫描365GB。指在执行查询时，根据查询条件自动过滤掉无关的分区，只扫描符合条件的数据分区。对应的分区，而不扫描其他日期的分区。分区的，Hive只读取。

Hive on Spark 是指使用 Spark 作为 Hive 的查询执行引擎。Spark on Hive 是 Spark 的一个集成模式，在 Spark 应用中可以直接访问 Hive 的元数据和存储数据。它使得 Spark 作业能够查询和操作 Hive 中的数据，主要用来结合 Spark 的高性能计算能力和 Hive 的数据仓库管理能力。用户通过 Spark 的 SQL API 编写查询，调用 Hive 的表或元数据。最终生成 Spark 的 RDD 作业计划，提交给 Spark 执行。

逻辑层是 Hive 中的窗口函数，它依赖分区和排序规则来生成每个分区中的行号。物理层：Hive 在执行时，通过MapReduce或Tez实现了分布式排序和行号分配，关键类如和负责处理窗口函数的具体逻辑。性能优化：通过合理调优 Hive 参数、增加并行度和使用高效的执行引擎如 Tez，可以显著提升的执行效率。

解析查询：Hive 将的 SQL 查询解析为抽象语法树（AST）。生成执行计划：查询计划中包含窗口函数的计算，分布在不同的任务和阶段。Map 阶段：数据读取并按分区分配给不同的 Reduce 任务。Reduce 阶段：数据按照指定的ORDER BY进行排序，并生成行号。返回结果：结果集带有唯一的行号。

UDF 是一种用户自定义的单行函数，它将输入的一行数据进行处理并返回一个结果。例如，可以将 UDF 用来执行列的转换或简单的计算。UDAF 是一种用户自定义的聚合函数，它处理多行数据，并返回一个聚合后的结果。类似于 SQL 中的SUMAVG等聚合函数。UDTF 是一种用户自定义的表生成函数，它接受一行输入，但可以返回多行甚至多列数据。它的作用类似于 SQL 中的EXPLODE，将一行数据拆分成多行。UDF：适用于列级的简单数据转换和计算，如格式化、字符串处理等。UDAF。

拉链表是一种用于处理哈希冲突的常见方法。其基本思想是，当多个键在哈希表中被映射到相同的哈希桶（bucket）时，使用一个链表来存储这些冲突的元素。这使得每个哈希桶中的元素都是链表节点，从而有效处理哈希冲突。

项目场景：HiveOnSpark环境下执行hive脚本，报错。问题描述：提示：这里描述项目中遇到的问题：例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据APP 中接收数据代码：@Override public void run() { bytes = mmInStream.read(buffer); mHandler.obtainMessage(READ_DATA, bytes, -1, buffer).sendToTarget(); } 原因分析：..

HIVE 中默认的存储格式；一般使用在数据贴源层(ODS 或 STG) ，针对需要使用脚本 LOAD 加载数据到 HIVE 数仓表中的情况；需要把表里数据导出或直接可以查看等场景，作为BI供数易读性要比 ORC 高很多；数据存储时不压缩，因此磁盘的开销和数据解析开销比较大；TEXTFILE 可以结合 Gzip、Bzip2 等压缩算法使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，HIVE 不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作；

这几种方法可以帮助你将自定义的 JAR 文件添加到 Hive 的类路径中，选择合适的方法根据你的使用场景和需求。对于临时加载 JAR 文件，使用ADD JAR命令最为方便；对于长期使用，修改配置文件或者直接放置在lib目录下更为合适。col2 INT通过以上步骤，就可以在Hive中使用自定义Serde来处理自定义格式的数据。