hive面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.Hive是基于（）的數(shù)據(jù)倉庫工具。A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm2.Hive中創(chuàng)建表的關(guān)鍵字是（）。A.CREATETABLEB.NEWTABLEC.ADDTABLED.MAKETABLE3.Hive支持的數(shù)據(jù)格式不包括（）。A.ORCB.ParquetC.JSOND.XML4.HiveQL中用于篩選數(shù)據(jù)的關(guān)鍵字是（）。A.SELECTB.WHEREC.FROMD.GROUPBY5.以下哪種不屬于Hive的內(nèi)置函數(shù)類型（）。A.數(shù)學(xué)函數(shù)B.日期函數(shù)C.連接函數(shù)D.加密函數(shù)6.Hive中查看表結(jié)構(gòu)的命令是（）。A.SHOWTABLEB.DESCRIBETABLEC.LISTTABLED.VIEWTABLE7.Hive存儲數(shù)據(jù)的默認(rèn)路徑是（）。A./user/hive/warehouseB./hive/dataC./hadoop/hiveD./tmp/hive8.對Hive表進(jìn)行全表掃描的操作是（）。A.JOINB.GROUPBYC.SELECTD.ORDERBY9.Hive中設(shè)置參數(shù)的命令是（）。A.SETB.ADDC.UPDATED.CHANGE10.Hive中刪除表的命令是（）。A.DELETETABLEB.DROPTABLEC.REMOVETABLED.ERASETABLE多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪些是Hive的特點（）。A.支持SQL語法B.可擴展性強C.處理速度快D.適合批處理2.Hive支持的文件壓縮格式有（）。A.GzipB.Bzip2C.SnappyD.LZO3.以下屬于Hive數(shù)據(jù)類型的有（）。A.INTB.STRINGC.MAPD.ARRAY4.Hive中常用的JOIN類型有（）。A.INNERJOINB.LEFTJOINC.RIGHTJOIND.FULLOUTERJOIN5.以下哪些命令可以用于Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入（）。A.LOADDATAB.IMPORTDATAC.INSERTINTOD.COPYDATA6.Hive優(yōu)化策略包括（）。A.分區(qū)表B.分桶表C.壓縮D.索引7.以下關(guān)于Hive與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別，正確的是（）。A.Hive存儲在Hadoop上，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲在本地磁盤B.Hive處理數(shù)據(jù)速度更快C.Hive對事務(wù)支持弱D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫適合海量數(shù)據(jù)存儲8.Hive元數(shù)據(jù)可以存儲在（）。A.DerbyB.MySQLC.OracleD.HBase9.以下屬于Hive聚合函數(shù)的有（）。A.SUMB.AVGC.COUNTD.MAX10.Hive中可以使用的排序關(guān)鍵字有（）。A.ORDERBYB.SORTBYC.DISTRIBUTEBYD.CLUSTERBY判斷題（每題2分，共10題）1.Hive只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）2.Hive中分區(qū)表和分桶表不能同時使用。（）3.Hive不支持自定義函數(shù)。（）4.Hive的查詢執(zhí)行計劃由HiveQL編譯器生成。（）5.Hive中LOADDATA命令會移動數(shù)據(jù)到Hive倉庫。（）6.Hive支持事務(wù)的ACID特性。（）7.Hive表中的列類型一旦確定不能修改。（）8.可以在Hive中使用正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配。（）9.Hive處理小文件效率高。（）10.Hive元數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述Hive分區(qū)表的作用。答：分區(qū)表可將數(shù)據(jù)按某個字段（如時間）劃分成不同目錄存儲，便于數(shù)據(jù)管理和查詢優(yōu)化。查詢時可只訪問特定分區(qū)數(shù)據(jù)，減少全表掃描，提高查詢效率，比如按天分區(qū)存儲日志數(shù)據(jù)。2.簡述Hive中UDF的開發(fā)步驟。答：首先繼承UDF類，重寫evaluate方法實現(xiàn)自定義功能。然后將代碼打包成jar包，通過ADDJAR命令添加到Hive環(huán)境，最后使用CREATEFUNCTION注冊函數(shù)即可在HiveQL中調(diào)用。3.簡述Hive數(shù)據(jù)傾斜的原因及解決方法。答：原因常是某些鍵值數(shù)據(jù)量過大。解決方法有調(diào)整MapReduce并行度，對大值鍵加鹽處理，使用分桶表優(yōu)化，合理設(shè)計分區(qū)，避免JOIN時數(shù)據(jù)分布不均。4.簡述Hive與SparkSQL的區(qū)別。答：Hive基于MapReduce，適合批處理，處理速度相對慢；SparkSQL基于Spark框架，有內(nèi)存計算優(yōu)勢，處理速度快，支持流處理。Hive生態(tài)成熟，SparkSQL靈活性高、編程模型豐富。討論題（每題5分，共4題）1.討論Hive在大數(shù)據(jù)項目中的應(yīng)用場景及局限性。答：應(yīng)用場景：適合海量數(shù)據(jù)的離線分析，如日志統(tǒng)計、業(yè)務(wù)指標(biāo)分析等。局限性：處理實時性要求高的數(shù)據(jù)效果差，因為基于MapReduce延遲大；對復(fù)雜查詢優(yōu)化能力有限，數(shù)據(jù)傾斜處理較復(fù)雜，內(nèi)存管理不夠靈活。2.討論如何優(yōu)化Hive的查詢性能。答：可從多方面優(yōu)化。使用分區(qū)、分桶表減少掃描數(shù)據(jù)量；合理選擇文件格式（如ORC、Parquet）提高存儲和讀取效率；優(yōu)化JOIN操作，避免笛卡爾積；利用索引加速查詢；調(diào)整MapReduce參數(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)量和集群資源設(shè)置并行度。3.討論Hive與其他大數(shù)據(jù)計算框架結(jié)合的可能性及優(yōu)勢。答：可與Spark結(jié)合，利用Spark快速處理能力提升Hive查詢速度；與Flink結(jié)合實現(xiàn)批流一體處理。優(yōu)勢在于融合不同框架優(yōu)勢，彌補Hive實時處理短板，拓展功能邊界，適應(yīng)更多復(fù)雜業(yè)務(wù)場景，提高大數(shù)據(jù)處理的整體效率和靈活性。4.討論Hive中數(shù)據(jù)存儲格式對性能的影響。答：不同存儲格式影響顯著。文本格式簡單但無壓縮、無結(jié)構(gòu)信息，存儲和讀取開銷大。ORC和Parquet有列存儲、壓縮等優(yōu)勢，能減少I/O讀取量，提高查詢性能。ORC支持復(fù)雜數(shù)據(jù)類型，Parquet兼容性好。選擇合適格式可提升存儲效率和查詢速度。答案單項選擇題1.A2.A3.D4.B5.D6.B7.A8.C9.A10.B