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Hive面试题1.Hive的架构2.Hive和数据库比较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

hive数据导入方式1. 向表中装载数据（Load）1．语法hive> load data [local] inpath '/opt/module/datas/student.txt' overwrite | into table student [partition (partcol1=val1,…)];（1）load data:表示加载数据（2）local:表示从本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表（3）inpath:表示加载数据的路径（4）overwrit

​ 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时，把小表写在前面，这样可以使Hive的关联速度更快，提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中，然后大表的每条记录再去内存中检测，最终完成关联查询。这样的原因看似合理，但是仔细推敲，又站不住脚跟。​ 多小的表算小表？如果所谓的小表在内存中放不下怎么办？我用2个只有几条记录的表做关联查询，这应该算是小表了，在查看reduce的执行日志时依然是有写磁盘的操作的。实际上reduce在接收全部map的输出后一定会有一个排序所有键值对并合并写入磁盘