1.大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
2.通过深挖Clickhouse源码，源码我精通了数据去重！大师
3.Hive MetaStore 的源码挑战及优化方案
4.Hive 编程专题之 - 自定义函数 Java 篇
5.beehive 源码阅读- go 语言的自动化机器

大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题

       我会不间断地更新维护，希望对正在寻找大数据工作的大师朋友们有所帮助。

       第五章目录

       第五章 Hive

       5.1 Hive 运行原理（源码级）

       1.1 reduce端join

       在reduce端，源码对两个表的大师识年app源码数据分别标记tag，发送数据。源码根据分区分组规则获取相同key的大师数据，再根据tag进行join操作，源码完成实际连接。大师

       1.2 map端join

       将小表复制到每个map task的源码内存中，仅扫描大表，大师对大表中key在小表中存在时进行join操作。源码使用DistributedCache.addCacheFile设置小表，大师通过标准IO获取数据。源码

       1.3 semi join

       先将参与join的表1的key复制到表3中，复制多份到各map task，过滤不在新表3的表2数据，最后进行reduce。

       5.2 Hive 建表

5.3.1 传统方式建表

       定义数据类型，如：TINYINT, STRING, TIMESTAMP, DECIMAL。

       使用ARRAY, MAP, STRUCT结构。

5.3.2 CTAS查询建表

       创建表时指定表名、存储格式、数据来源查询语句。周期矩阵笔指标源码

       缺点：默认数据类型范围限制。

5.3.3 Like建表

       通过复制已有表的结构来创建新表。

5.4 存储格式和压缩格式

       选择ORC+bzip/gzip作为源存储，ORC+Snappy作为中间存储。

       分区表单文件不大采用gzip压缩，桶表使用bzip或lzo支持分片压缩。

       设置压缩参数，如"orc.compress"="gzip"。

5.5 内部表和外部表

       外部表使用external关键字和指定HDFS目录创建。

       内部表在创建时生成对应目录的文件夹，外部表以指定文件夹为数据源。

       内部表删除时删除整个文件夹，外部表仅删除元数据。

5.6 分区表和分桶表

       分区表按分区字段拆分存储，避免全表查询，提高效率。

       动态分区通过设置参数开启，根据字段值决定分区。

       分桶表依据分桶字段hash值分组拆分数据。

5.7 行转列和列转行

       行转列使用split、explode、laterview，列转行使用concat_ws、collect_list/set。宝妈的网站源码

5.8 Hive时间函数

       from_unixtime、unix_timestamp、to_date、month、weekofyear、quarter、trunc、current_date、date_add、date_sub、datediff。

       时间戳支持转换和截断，标准格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'。

       month函数基于标准格式截断，识别时截取前7位。

5.9 Hive 排名函数

       row_number、dense_rank、rank。

5. Hive 分析函数：Ntile

       效果：排序并分桶。

       ntile(3) over(partition by A order by B)效果，可用于取前%数据统计。

5. Hive 拉链表更新

       实现方式和优化策略。

5. Hive 排序

       order by、order by limit、源码版权如何查看真假sort by、sort by limit的原理和应用场景。

5. Hive 调优

       减少distinct、优化map任务数量、并行度优化、小文件问题解决、存储格式和压缩格式设置。

5. Hive和Hbase区别

       Hive和Hbase的区别，Hive面向分析、高延迟、结构化，Hbase面向编程、低延迟、非结构化。

5. 其他

       用过的开窗函数、表join转换原理、sort by和order by的区别、交易表查询示例、登录用户数量查询、动态分区与静态分区的区别。

通过深挖Clickhouse源码，我精通了数据去重！

       数据去重的Clickhouse探索

       在大数据面试中，数据去重是应用源码编辑器一个常考问题。虽然很多博主已经分享过相关知识，但本文将带您深入理解Hive引擎和Clickhouse在去重上的差异，尤其是后者如何通过MergeTree和高效的数据结构优化去重性能。

       Hive去重

       Hive中，distinct可能导致数据倾斜，而group by则通过分布式处理提高效率。面试时，理解MapReduce的数据分区分组是关键。然而，对于大规模数据，Hive的处理速度往往无法满足需求。

       Clickhouse的登场

       面对这个问题，Clickhouse凭借其列存储和MergeTree引擎崭露头角。MergeTree的高效体现在它的数据分区和稀疏索引，以及动态生成和合并分区的能力。

       Clickhouse：Yandex开源的实时分析数据库，每秒处理亿级数据

       MergeTree存储结构：基于列存储，通过合并树实现高效去重

       数据分区和稀疏索引

       Clickhouse的分区策略和数据组织使得去重更为快速。稀疏索引通过标记大量数据区间，极大地减少了查询范围，提高性能。

       优化后的去重速度

       测试显示，Clickhouse在去重任务上表现出惊人速度，特别是通过Bitmap机制，去重性能进一步提升。

       源码解析与原则

       深入了解Clickhouse的底层原理，如Bitmap机制，对于优化去重至关重要，这体现了对业务实现性能影响的深度理解。

       总结与启示

       对于数据去重，无论面试还是日常工作中，深入探究和实践是提升的关键。不断积累和学习，即使是初入职场者也能在大数据领域找到自己的位置。

Hive MetaStore 的挑战及优化方案

       Hive，作为Apache Hadoop上的数据仓库工具，提供了强大的SQL查询能力，处理大规模数据。核心组件Hive MetaStore负责存储和管理Hive表、分区和数据库的元数据，如表名、列信息和存储位置。元数据的结构复杂，涉及多张关联表，如DBS、TBLS、PARTITIONS和SDS，用于细致管理。

       然而，随着业务扩展，元数据量爆炸式增长，尤其是在互联网公司，Hive表的分区数可能达到百万甚至亿级，导致MetaStore和MySQL服务面临严峻挑战。查询延迟增加，并发请求过多时，MetaStore查询会阻塞，进而影响整个大数据查询性能。

       针对这些挑战，有几种优化策略：首先，分库分表可以分散MetaStore的负载，但涉及到Hive源代码的大幅调整，风险和成本较高，且后期维护复杂。其次，读写分离通过创建只读MetaStore集群，降低主库压力，但无法根本解决数据量大的问题，快手等公司已实践。分布式数据库如TiDB，提供更好的扩展性和性能，但需注意兼容性和运维风险，VIVO和知乎已采用。MetaStore API的优化可以解决部分问题，但需要持续改进。WaggleDance和MetaStore Federation通过代理和路由技术，减少了元数据操作的复杂性，但可能带来配置管理和数据迁移的挑战，滴滴和腾讯已采用或类似方法。

       总的来说，优化选择需权衡开发成本、运维难度、业务影响等因素，流量控制和降级也是应对高峰流量的辅助手段。在实际应用中，需要根据具体情况进行定制化解决方案，关注"大数据小百科"获取更多技术分享。

Hive 编程专题之 - 自定义函数 Java 篇

       Hive函数分为内置函数与自定义函数，内建函数包括字符、数值、日期与转换等类型。

       自定义函数类似于传统商业数据库中的编译函数，如SQL Server中使用C#解决内建函数无法解决的问题，Oracle中则使用Java编写的Jar扩展功能，Hive中的自定义函数同样依赖Jar，提供Java编写程序以处理内置函数无法达到的功能。

       使用Java编写Hive自定义函数步骤包括：

       1. 常看所有内置与自定义函数。

       2. Java或Scala编写自定义函数。

       3. 使用Eclipse或其他Java编辑工具生成JAR文件。

       4. 将生成的JAR文件放置于HDFS中，Hive即可应用。

       5. 使用Java编写简单的Hive自定义函数，步骤如下：

       5.1 使用Eclipse建立Maven项目。

       5.2 引入特定的Hive/Hadoop JAR。

       5.3 从Hive源代码或Hadoop基类库中寻找所需库。

       5.4 编写简单的大写转换函数。

       5.5 导出Eclipse，导入Hive类路径。

       5.6 定义Hive函数，需带上全路径，即类的包路径。

       5.7 修改Java代码，再执行相关步骤。

       通过以上步骤，成功使用Java编写一个供Hive调用的函数。

beehive 源码阅读- go 语言的自动化机器

       beehive源码深入解析：Go语言中的自动化机器设计

       beehive的核心模块系统在包<p>bees</p>中体现其独特的解耦设计，这使得系统操作简便且易于扩展。只需要少量的学习，就能扩展自己的beehive功能。这里的"bee"代表Worker，执行具体任务，类似于采蜜的工蜂；而"hive"则是一个WorkerPool的工厂，通过简单配置（如一个token）即可创建针对特定任务的bee。

       "chain"是连接事件和处理的关键，它将事件（如博客更新）与响应（如发送邮件）关联起来，通过事件通道（eventChan）触发并执行相应的action。WebBee的实现展示了如何在Run方法中接收事件并唤醒相应的bee，同时ServeHTTP函数负责http请求处理，暴露API供外部调用。

       事件（Event）的处理通过<p>handleEvents</p>函数实现，它接收事件并将事件与对应的bee关联，进一步通过chains链接Event和Action，实现bee间的协作。Action的执行由<p>execAction</p>函数负责，可以处理预设选项或运行时传入的选项。

       总的来说，beehive的自动化机器设计通过巧妙的解耦、事件驱动和灵活的链式处理，提供了一种高效且可扩展的编程模式。