大数据Hive高频面试题(附答案)

本文详细介绍了Hive在大数据处理中的面试重点,包括内部表与外部表的区别、Hive的索引功能、数据调度、列式存储如ORC和Parquet的优势、数据建模的不同模型(星型、雪花型、星座型)、数据倾斜的解决方案以及Hive的性能优化策略。此外,还探讨了Hive中的MapReduce实现、元数据管理、数据倾斜、小文件问题以及压缩格式的比较等核心概念。

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一、Hive面试题

1、hive内部表和外部表的区别

未被external修饰的是内部表,被external修饰的为外部表。

区别:

内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理;
内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),    外部表数据的存储位置由自己制定(如果没有LOCATION,Hive将在HDFS上       的/user/hive/warehouse文件夹下以外部表的表名创建一个文件夹,并将属于这个表的数据存    放在这里);
删除内部表会直接删除元数据(metadata)及存储数据;删除外部表仅仅会删除元数据,HDFS上的文件并不会被删除。
 

2、Hive有索引吗

Hive支持索引(3.0版本之前),但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同。并且    Hive索引提供的功能很有限,效率也并不高,因此Hive索引很少使用。

索引适用的场景:

适用于不更新的静态字段。以免总是重建索引数据。每次建立、更新数据后,都要重建索    引以构建索引表。

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