说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
为什么内部表的删除，就会将数据全部删除，而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?
Hive如果不用参数调优，在map和reduce端应该做什么
Hive的三种自定义函数是什么?实现步骤与流程?它们之间的区别?作用是什么?
Hive的cluster by、sort bydistribute by、orderby区别?
说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
使用Hive的原因、Hive的优缺点以及它的作用可以概括如下：
简化大数据查询：Hive提供了一种类似SQL的查询语言HiveQL，使得数据分析人员和非编程背景的用户可以轻松
地查询和管理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的大规模数据集，而无需直接编写复杂的MapReduce程
序。
降低学习成本：相比直接使用MapReduce，Hive的学习曲线更平缓，因为它抽象了很多底层细节，使得开发人员
可以更快地上手并进行数据处理工作。
提高开发效率：Hive避免了手动编写低级别的MapReduce作业，大大提高了数据处理和分析的开发速度。
扩展性与容错性：Hive支持集群的动态扩展，能够在不重启服务的情况下增加或减少节点。此外，它具备良好的
容错机制，即使集群中的某些节点发生故障，也能保证SQL查询的完成执行。
Hive的优缺点
优点:
易用性：提供了类SQL的查询语言，使得数据分析更加直观和便捷。
可扩展性：能够轻松扩展集群规模以应对数据增长，且通常不需要重启服务。
元数据管理：提供统一的元数据存储，便于组织和管理数据。
用户自定义函数：支持用户自定义函数（UDF），增强了查询的灵活性和定制化能力。
容错性：即使遇到节点故障，也能确保任务的完成。
缺点:
延迟较高：由于Hive设计用于批处理和数据分析，它的查询执行延迟相对较高，不适合实时或交互式查询需求。
资源消耗：在处理大量数据时，Hive的查询可能会消耗较多的计算资源。
数据格式限制：虽然支持多种文件格式，但在处理非结构化或半结构化数据时可能不如专门的工具灵活。
Hive的作用
Hive的主要作用是作为一个数据仓库工具，用于大规模数据集的批处理分析和离线处理。它使得数据分析师、数
据科学家和工程师能够利用熟悉的SQL语法来执行复杂的ETL（提取、转换、加载）任务，数据分析，以及数据汇
总报告等。通过Hive，企业能够更好地管理和分析存储在Hadoop生态系统中的海量数据，支持商业智能、数据挖
掘和其他大数据应用。说下Hive是什么?跟数据仓库区别?
Hive是Apache Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，它最初由Facebook开发，目的是让非程序员（如数据
分析师）能够利用SQL-like语言（称为HiveQL）来查询和管理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大
规模数据集。Hive简化了大数据处理任务，不需要直接编写复杂的MapReduce程序，而是将HiveQL语句转换为
MapReduce作业来执行，大大降低了大数据分析的门槛。
与传统的数据仓库相比，Hive有以下几点主要区别：
设计目标与应用场景：
Hive 主要是为了支持大数据批处理分析，适用于离线分析场景，比如日志分析、数据挖掘等，对实时性要求不
高。它的设计初衷是处理海量数据的批处理查询和数据分析。
数据仓库（如Teradata、Oracle Exadata等）通常用于企业环境，支持复杂的OLAP（联机分析处理）操作，
强调快速响应时间，适用于实时或近实时的业务报告、决策支持系统等。数据仓库往往支持更复杂的事务处理和数
据更新操作。
数据处理方式：
Hive 基于Hadoop，使用HDFS存储数据，MapReduce（或Tez、Spark等更现代的执行引擎）作为计算框架，处
理延时相对较高，不适合低延迟查询。
传统数据仓库 可能采用专有的存储和计算技术，如列式存储、索引优化等，以提升查询效率，支持快速的数据检
索和分析。
数据模型与灵活性：
Hive 侧重于读取大量静态数据，不支持实时数据的修改和更新操作。数据加载通常是批量的，一旦数据被加载进Hive表，就不鼓励对其进行修改。
数据仓库 支持更灵活的数据操作，包括INSERT、UPDATE、DELETE等，可以对数据进行实时或定期的更新，支
持更复杂的事务处理。
扩展性：
Hive 建立在Hadoop之上，理论上可以水平扩展到非常大的数据量，因为HDFS能够存储PB级别的数据。
传统数据仓库 虽然也可以扩展，但通常受限于硬件成本和技术架构，扩展能力及成本效益可能不如基于Hadoop的
解决方案。
资源消耗与成本：
Hive 利用低成本的 commodity hardware 构建，适合处理大规模数据，但处理单个查询的资源消耗可能相对
较高。
数据仓库 解决方案可能需要更昂贵的专用硬件和软件许可，但提供更高的处理效率和更低的查询延迟。
总的来说，Hive是一种专为大数据分析设计的数据仓库工具，它牺牲了一定程度的实时性和事务处理能力，以换
取对大规模数据集的高效处理和分析能力。而传统数据仓库则更加注重数据的即时访问、事务完整性和复杂的分析
操作。Hive架构
Hive的架构设计围绕着几个核心组件展开，旨在提供一个易于使用的数据仓库系统，以支持大数据分析。以下是
Hive架构的主要组成部分：
用户接口（User Interfaces）:
CLI (Command Line Interface): 允许用户通过命令行输入HiveQL语句进行交互。
Beeline: 作为CLI的升级替代，提供更稳定的客户端连接到HiveServer2。
JDBC/ODBC: 支持通过Java Database Connectivity (JDBC) 和 Open Database Connectivity
(ODBC) 协议与各种编程语言集成。
WebUI: 虽然不是Hive标准安装的一部分，但可以通过第三方工具如Hue来提供图形界面访问Hive。
HiveServer2 (HS2):
接收来自客户端的请求，解析HiveQL，管理会话，执行查询，并将结果返回给客户端。它是多线程服务，支持并
发查询。
Metastore (元数据存储):
存储关于Hive表结构、列、分区、表的属性等元数据信息。元数据可以存储在内嵌的Derby数据库中，但生产环
境中通常使用MySQL或PostgreSQL等关系型数据库来提高性能和可靠性。
Driver (驱动器):
包括解析器（SQL Parser）、编译器（Physical Plan）、优化器（Query Optimizer）和执行器
（Execution Engine）。这个组件负责将HiveQL转换成MapReduce（或Tez、Spark等）任务。
Thrift Server:
提供了一种跨语言的服务接口定义，允许不同语言的客户端通过网络调用HiveServer2的服务。
Hadoop (HDFS & MapReduce):
Hive依赖Hadoop Distributed File System (HDFS) 存储数据，并使用MapReduce或更现代的计算框架
（如Tez、Spark）来执行查询任务。
HCatalog:
虽不是Hive核心组件，但经常与Hive一起使用，提供了一个集中式的元数据管理系统，使得其他Hadoop工具
（如Pig、Spark）可以访问和理解Hive的表结构。
ZooKeeper:
在某些部署中，ZooKeeper用于提供分布式协调服务，例如选举HiveServer2的Leader实例，以及维护元数据
锁等。
整个架构的设计使得Hive能够以类似SQL的方式处理存储在Hadoop上的大数据集，同时利用Hadoop的可扩展性
和容错性。用户可以通过友好的界面提交查询，而无需关注底层数据的分布式存储和计算细节。Hive内部表和外部表的区别?
Hive内部表和外部表的主要区别体现在数据存储位置、数据管理方式、数据的持久性以及数据的删除行为等方
面。以下是这些区别的详细归纳：
数据存储位置：
内部表：数据存储在Hive数据仓库目录中，通常位于HDFS（Hadoop Distributed File System）上
的/user/hive/warehouse目录下，由Hive完全管理。
外部表：数据存储在用户指定的位置，可以是HDFS上的任意路径，也可以是本地文件系统或其他支持的存储系
统。Hive仅在元数据中维护外部表的结构信息，不对数据的存储位置和文件管理负责。
数据管理方式：
内部表：Hive完全管理内部表的数据，包括数据的存储、读取和删除。当内部表被删除时，Hive会同时删除表对
应的数据，这意味着删除内部表将导致表数据的彻底丢失。
外部表：外部表的数据由用户自行管理，Hive仅维护元数据。如果删除外部表，只会删除元数据而不会影响存储
在外部表位置的数据。这种特性使得外部表适用于对数据有更细粒度控制，希望在删除表时保留数据的情况。
数据的持久性：
内部表：内部表的数据在被加载到表中后会持久保存，并且只有在显式删除表时才会被删除。在重启Hive或重新
加载元数据后，内部表的数据会保留。
外部表：外部表的数据在加载到表中后并不一定被持久保存，因为外部表的数据是由用户管理的。如果数据源是临
时性的，那么在会话结束或Hive重启后，外部表的数据可能会丢失。
数据的删除行为：
内部表：删除内部表会直接删除元数据及存储数据。
外部表：删除外部表仅仅会删除元数据，HDFS上的文件并不会被删除。
数据的导入：
内部表：可以使用INSERT语句向内部表中插入数据，Hive会将数据存储在内部表的数据目录中。
外部表：数据可以通过多种方式加载到外部表中，例如通过LOAD DATA语句从本地文件系统或其他数据源加载数
据。在加载数据时，只是将数据的元数据信息添加到外部表中，实际数据保留在外部表的位置。
ALTER操作：
内部表：对于内部表，可以使用ALTER TABLE语句更改表的属性，例如更改列名、添加/删除分区等。
外部表：对于外部表，ALTER TABLE语句仅允许更改表的一些元数据信息，例如重命名表、更改列的注释等，但
不能更改表的存储位置或数据本身。
综上所述，Hive内部表和外部表在数据存储位置、数据管理方式、数据的持久性、数据的删除行为以及数据的导
入和ALTER操作等方面存在显著差异。选择使用内部表还是外部表应根据具体的数据管理需求和使用场景来决定。为什么内部表的删除，就会将数据全部删除，而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?
在 Hive 中，内部表和外部表的删除操作有以下区别：
内部表：当删除内部表时，Hive 会同时删除表的元数据和数据。这意味着表的定义以及存储在表中的数据都将被
删除。
外部表：删除外部表只会删除表的元数据，而不会删除实际的数据。数据仍然保留在外部数据源中，例如 HDFS
或其他存储系统。
使用外部表的一些优点包括：
数据共享：外部表可以方便地与其他工具或系统共享数据，因为数据存储在外部数据源中，其他系统可以直接访问
这些数据。
数据安全：由于删除外部表不会删除实际数据，因此可以更好地保护数据的安全性。即使意外删除了表的定义，数
据仍然存在。
灵活性：外部表的数据可以在 Hive 之外进行管理和修改，而不需要通过 Hive 进行加载或删除操作。这
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