大数据Hive 面试以及知识点

本文介绍了Hive的工作原理,重点讨论了内部表与外部表的区别,特别是在数据管理和删除操作上的不同。同时,文章涵盖了Hive与HBase的区别,强调了Hive在批处理中的角色以及HBase在实时查询的优势。还提到了Hive表关联查询解决数据倾斜问题的策略,并列举了多个Hive查询和函数使用的实例。

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Hive的工作原理


流程大致步骤为:
1. 用户提交查询等任务给Driver。
2. 编译器获得该用户的任务Plan。
3. 编译器Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。
4. 编译器Compiler得到元数据信息,对任务进行编译,先将HiveQL转换为抽象语法树,然后将抽象语法树转换成查询块,将查询块转化为逻辑的查询计划,重写逻辑查询计划,将逻辑计划转化为物理的计划(MapReduce), 最后选择最佳的策略。
5. 将最终的计划提交给Driver。
6. Driver将计划Plan转交给ExecutionEngine去执行,获取元数据信息,提交给JobTracker或者SourceManager执行该任务,任务会直接读取HDFS中文件进行相应的操作。
7. 获取执行的结果。
8. 取得并返回执行结果。

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