脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了Hadoop Hive面试连环炮,脚本宝典觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件@H_359_126@映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。
本质是将SQL转换为MaPReduce程序。
主要用途F1a;用来做离线数据分析,比直接用MapReduce开发效率更高。
用户接口:包括 CLI JDBC/ODBC WebGUI。其中,CLI(command line interface)为shell命令行;JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现,与传统数据库JDBC类似;WebGUI是通过浏览器访问Hive。
元数据存储:通常是存储在关系数据库如 MySQL/derby中。Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。
解释器 编译器 优化器 执行器:完成 HQL 查询语句从词法分析 语法分析 编译 优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中,并在随后有 MapReduce 调用执行。
Hive中所有的数据都存储在HDFS中,没有专门的数据存储格式
在创建表时指定数据中的分隔符,Hive 就可以映射成功,解析数据。
Hive中包含以下数据模型:
**db:**在hdfs中表现为hive.metaStore.warehouse.dir目录下一个文件夹
**table:**在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹
**external table:**数据存放位置可以在HDFS任意指定路径
**partITion:**在hdfs中表现为table目录下的子目录
**bucket:**在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件
Hive配置单元包含一个名为 default 默认的数据库.
create database [if not exists] ;
show databases;
drop database if exists [restrict|casCADe];
默认情况下,hive不允许删除含有表的数据库,要先将数据库中的表清空才能drop,否则会报错 –加入cascade关键字,可以强制删除一个数据库
hive> drop database if exists users cascade;
use ;
建内部表
create table
student(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string)
row format delimited fields terminated by ',';
建外部表
create external table
student_ext(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string)
row format delimited fields terminated by ',' location '/stu';
内 外部表加载数据:
load data local inpath '/root/hivedata/students.txt' overwrite into table student;
load data inpath '/stu' into table student_ext;
create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);
单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列。
create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string);
双分区表,按天和小时分区,在表结构中新增加了dt和hour两列。
导入数据
load data local inpath '/root/hivedata/dat_table.txt' into table day_table partition(dt='2017-07-07');
load data local inpath '/root/hivedata/dat_table.txt' into table day_hour_table partition(dt='2017-07-07', hour='08');
基于分区的查询:
SELECT day_table.* From day_table WHERE day_table.dt = '2017-07-07';
查看分区
show partitions day_hour_table;
总的说来partition就是辅助查询,缩小查询范围,加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。
指定分隔符
—指定分隔符创建分区表
create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by ',';
—复杂类型的数据表指定分隔符
数据如下
zhangsan beijing,shanghai,tianjin,hangzhou
wangwu shanghai,chengdu,wuhan,haerbin
建表语句
create table
complex_array(name string,work_locations array<string>)
row format delimited fields terminated by 't'
collection items terminated by ',';
alter table t_partition add partition (dt='2008-08-08') location 'hdfs://node-21:9000/t_parti/';
执行添加分区 /t_parti文件夹下的数据不会被移动。并且没有分区目录dt=2008-08-08
alter table t_partition drop partition (dt='2008-08-08');
执行删除分区时/t_parti下的数据会被删除并且连同/t_parti文件夹也会被删除
注意区别于load data时候添加分区:会移动数据 会创建分区目录
准备数据
1,a
2,b
3,c
4,d
7,y
8,u
2,bb
3,cc
7,yy
9,pp
建表:
create table a(id int,name string)
row format delimited fields terminated by ',';
create table b(id int,name string)
row format delimited fields terminated by ',';
导入数据:
load data local inpath '/root/hivedata/a.txt' into table a;
load data local inpath '/root/hivedata/b.txt' into table b;
实验:
** inner join
select * from a inner join b on a.id=b.id;
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id | a.name | b.id | b.name |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 2 | b | 2 | bb |
| 3 | c | 3 | cc |
| 7 | y | 7 | yy |
+-------+---------+-------+---------+--+
**left join
select * from a left join b on a.id=b.id;
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id | a.name | b.id | b.name |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 1 | a | NULL | NULL |
| 2 | b | 2 | bb |
| 3 | c | 3 | cc |
| 4 | d | NULL | NULL |
| 7 | y | 7 | yy |
| 8 | u | NULL | NULL |
+-------+---------+-------+---------+--+
**right join
select * from a right join b on a.id=b.id;
select * from b right join a on b.id=a.id;
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id | a.name | b.id | b.name |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 2 | b | 2 | bb |
| 3 | c | 3 | cc |
| 7 | y | 7 | yy |
| NULL | NULL | 9 | pp |
+-------+---------+-------+---------+--+
**
select * from a full outer join b on a.id=b.id;
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id | a.name | b.id | b.name |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 1 | a | NULL | NULL |
| 2 | b | 2 | bb |
| 3 | c | 3 | cc |
| 4 | d | NULL | NULL |
| 7 | y | 7 | yy |
| 8 | u | NULL | NULL |
| NULL | NULL | 9 | pp |
+-------+---------+-------+---------+--+
**hive中的特别join
select * from a left SEMi join b on a.id = b.id;
select a.* from a inner join b on a.id=b.id;
+-------+---------
| a.id | a.name
+-------+---------
| 2 | b
| 3 | c
| 7 | y
+-------+---------
相当于
select a.id,a.name from a where a.id in (select b.id from b); 在hive中效率极低
select a.id,a.name from a join b on (a.id = b.id);
select * from a inner join b on a.id=b.id;
cross join(##慎用)
返回两个表的笛卡尔积结果,不需要指定关联键。
select a.*,b.* from a cross join b;
1 先加载rating.json文件到hive的一个原始表 rat_json
样例:{";movie":"1193","rate":"5","timeStamp":"978300760","uid":"1"}
create table rat_json(line string) row format delimited;
load data local inpath '/root/hivedata/rating.json' into table rat_json;
2 需要解析json数据成四个字段,插入一张新的表 t_rating
drop table if exists t_rating;
create table t_rating(movieid string,rate int,timestring string,uid string)
row format delimited fields terminated by 't';
3 json表数据解析到rating表中
insert overwrite table t_rating
select
get_json_object(line,'$.movie') as moive,
get_json_object(line,'$.rate') as rate,
get_json_object(line,'$.timeStamp') as timestring, get_json_object(line,'$.uid') as uid
from rat_JSON limit 10;
指定精度取整函数 : round
语法: round(double a, int d)
返回值: DOUBLE
说明: 返回指定精度d的double类型
举例:
hive> select round(3.1415926,4) from dual;
3.1416
向下取整函数 : floor
语法: floor(double a)
返回值: BigINT
说明: 返回等于或者小于该double变量的最大的整数
举例:
hive> select floor(3.1415926) from dual;
3
hive> select floor(25) from dual;
25
向上取整函数 : ceil
语法: ceil(double a)
返回值: BIginT
说明: 返回等于或者大于该double变量的最小的整数
举例:
hive> select ceil(3.1415926) from dual;
4
hive> select ceil(46) from dual;
46
取随机数函数 : rand
语法: rand(),rand(int seed)
返回值: double
说明: 返回一个0到1范围内的随机数。如果指定种子seed,则会等到一个稳定的随机数序列
举例:
hive> select rand() from dual;
0.5577432776034763
绝对值函数 : abs
语法: abs(double a) abs(int a)
返回值: double int
说明: 返回数值a的绝对值
举例:
hive> select abs(-3.9) from dual;
3.9
hive> select abs(10.9) from dual;
10.9
Hive的原子数据类型是可以进行隐式转换的,类似于Java的类型转换,例如某表达式使用INT类型,TINYINT会自动转换为INT类型,但是Hive不会进行反向转化,例如,某表达式使用TINYINT类型,INT不会自动转换为TINYINT类型,它会返回错误,除非使用CAST操作。
Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如:SELECT * FROM employees;在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台。
在hive-default.XMl.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找 字段查找 limit查找等都不走mapreduce。
案例实操:
1)把hive.fetch.task.conversion设置成none,然后执行查询语句,都会执行mapreduce程序。
hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=none;
hive (default)> select * from score;
hive (default)> select s_score from score;
hive (default)> select s_score from score limit 3;
2)把hive.fetch.task.conversion设置成more,然后执行查询语句,如下查询方式都不会执行mapreduce程序。
hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=more;
hive (default)> select * from score;
hive (default)> select s_score from score;
hive (default)> select s_score from score limit 3;
大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过,有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下,为查询触发执行任务时消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况,Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集,执行时间可以明显被缩短。
用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true,来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。
set hive.exec.mode.local.auto=true; //开启本地mr
//设置local mr的最大输入数据量,当输入数据量小于这个值时采用local mr的方式,默认为134217728,即128M
set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=51234560;
//设置local mr的最大输入文件个数,当输入文件个数小于这个值时采用local mr的方式,默认为4
set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10;
案例实操:
1)开启本地模式,并执行查询语句
hive (default)> set hive.exec.mode.local.auto=true;
hive (default)> select * from score cluster by s_id;
18 rows selected (1.568 seconds)
2)关闭本地模式,并执行查询语句
hive (default)> set hive.exec.mode.local.auto=false;
hive (default)> select * from score cluster by s_id;
18 rows selected (11.865 seconds)
1)将key相对分散,并且数据量小的表放在join的左边,这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率;再进一步,可以使用Group让小的维度表(1000条以下的记录条数)先进内存。在map端完成reduce。
2)多个表关联时,最好分拆成小段,避免大sql(无法控制中间Job)
3)大表Join大表
(1)空KEY过滤
有时join超时是因为某些key对应的数据太多,而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上,从而导致内存不够。此时我们应该仔细分析这些异常的key,很多情况下,这些key对应的数据是异常数据,我们需要在SQL语句中进行过滤。例如key对应的字段为空。
对比如下:
不过滤
INSERT OVERWRITE TABLE jointable
SELECT a.* FROM nullidtable a JOIN ori b ON a.id = b.id;
结果:
No rows affected (152.135 seconds)
过滤
INSERT OVERWRITE TABLE jointable
SELECT a.* FROM (SELECT * FROM nullidtable WHERE id IS NOT NULL ) a JOIN ori b ON a.id = b.id;
结果:
No rows affected (141.585 seconds)
如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join,避免reducer处理。
1)开启MapJoin参数设置:
(1)设置自动选择Mapjoin
set hive.auto.convert.join = true; 默认为true
(2)大表小表的阈值设置(默认25M以下认为是小表):
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25123456;
默认情况下,Map阶段同一Key数据分发给一个reduce,当一个key数据过大时就倾斜了。
并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成,很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合,最后在Reduce端得出最终结果。
1)开启Map端聚合参数设置
(1)是否在Map端进行聚合,默认为True
set hive.map.aggr = true;
(2)在Map端进行聚合操作的条目数目
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000;
(3)有数据倾斜的时候进行负载均衡(默认是false)
set hive.groupby.skewindata = true;
当选项设定为 true,生成的查询计划会有两个MR Job。第一个MR Job中,Map的输出结果会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡的目的;第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中(这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中),最后完成最终的聚合操作。
通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。
主要的决定因素有:input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M,可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);
举例:
a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数。
b) 假设input目录下有3个文件a,b,c大小分别为10m,20m,150m,那么hadoop会分隔成4个块(10m,20m,128m,22m),从而产生4个map数。即,如果文件大于块大小(128m),那么会拆分,如果小于块大小,则把该文件当成一个块。
是不是map数越多越好?
答案是否定的。如果一个任务有很多小文件(远远小于块大小128m),则每个小文件也会被当做一个块,用一个map任务来完成,而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间,就会造成很大的资源浪费。而且,同时可执行的map数是受限的。
是不是保证每个map处理接近128m的文件块,就高枕无忧了?
答案也是不一定。比如有一个127m的文件,正常会用一个map去完成,但这个文件只有一个或者两个小字段,却有几千万的记录,如果map处理的逻辑比较复杂,用一个map任务去做,肯定也比较耗时。
针对上面的问题3和4,我们需要采取两种方式来解决:即减少map数和增加map数;
如何增加map数
如果表a只有一个文件,大小为120M,但包含几千万的记录,如果用1个map去完成这个任务,肯定是比较耗时的,这种情况下,我们要考虑将这一个文件合理的拆分成多个,这样就可以用多个map任务去完成。
set mapreduce.job.reduces =10;
create table a_1 as
select * from a
distribute by rand(123);
这样会将a表的记录,随机的分散到包含10个文件的a_1表中,再用a_1代替上面sql中的a表,则会用10个map任务去完成。
(1)每个Reduce处理的数据量默认是256MB
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256123456
(2)每个任务最大的reduce数,默认为1009
hive.exec.reducers.max=1009
调整reduce个数方法二
在hadoop的mapred-default.xML文件中修改
设置每个job的Reduce个数
set mapreduce.job.reduces = 15;
reduce个数并不是越多越好
1)过多的启动和初始化reduce也会消耗时间和资源;
2)另外,有多少个reduce,就会有多少个输出文件,如果生成了很多个小文件,那么如果这些小文件作为下一个任务的输入,则也会出现小文件过多的问题;
在设置reduce个数的时候也需要考虑这两个原则:处理大数据量利用合适的reduce数;使单个reduce任务处理数据量大小要合适;
JVM重用是Hadoop调优参数的内容,其对Hive的性能具有非常大的影响,特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景,这类场景大多数执行时间都很短。
JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次。N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间,具体多少需要根据具体业务场景测试得出。
<property>
<name>mapreduce.job.jvm.numtasks</name>
<value>10</value>
<description>How many tasks to run per jvm. If set to -1, there is
no limit.
</description>
</property>
我们也可以在hive当中通过
set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=10;
这个设置来设置我们的jvm重用
缺点:
开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽,以便进行重用,直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话,那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用,直到所有的task都结束了才会释放。
压缩可以节约磁盘的空间,基于文本的压缩率可达40%+; 压缩可以增加吞吐量和性能量(减小载入内存的数据量),但是在压缩和解压过程中会增加CPU的开销。所以针对IO密集型的jobs(非计算密集型)可以使用压缩的方式提高性能。 几种压缩算法:
TextFile
Hive数据表的默认格式,存储方式:行存储。 可以使用Gzip压缩算法,但压缩后的文件不支持split 在反序列化过程中,必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符,因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。
Sequence Files
Hadoop中有些原生压缩文件的缺点之一就是不支持分割。支持分割的文件可以并行 的有多个mapper程序处理大数据文件,大多数文件不支持可分割是因为这些文件只能从头开始读。Sequence File是可分割的文件格式,支持Hadoop的block级压缩。 Hadoop API提供的一种二进制文件,以key-value的形式序列化到文件中。存储方式:行存储。 sequencefile支持三种压缩选择:NONE,RECORD,BLOCK。Record压缩率低,RECORD是默认选项,通常BLOCK会带来较RECORD更好的压缩性能。 优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的
RCFile
存储方式:数据按行分块,每块按列存储。结合了行存储和列存储的优点:
首先,RCFile 保证同一行的数据位于同一节点,因此元组重构的开销很低 其次,像列存储一样,RCFile 能够利用列维度的数据压缩,并且能跳过不必要的列读取 数据追加:RCFile不支持任意方式的数据写操作,仅提供一种追加接口,这是因为底层的 HDFS当前仅仅支持数据追加写文件尾部。 行组大小:行组变大有助于提高数据压缩的效率,但是可能会损害数据的读取性能,因为这样增加了 Lazy 解压性能的消耗。而且行组变大会占用更多的内存,这会影响并发执行的其他MR作业。
ORCFile
存储方式:数据按行分块,每块按照列存储。
压缩快,快速列存取。效率比rcfile高,是rcfile的改良版本。
Parquet
Parquet也是一种行式存储,同时具有很好的压缩性能;同时可以减少大量的表扫描和反序列化的时间
自定义格式
可以自定义文件格式,用户可通过实现InputFormat和OutputFormat来自定义输入输出格式。
结论,一般选择orcfile/parquet + snappy 的方式
create table tablename (
xxx,string
xxx, bigint
)
ROW FORMAT DELTMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
STORED AS orc tblproperties("orc.COMPress" = "SNAPPY")
// 开启任务并行执行
set hive.exec.parallel=true;
// 同一个sql允许并行任务的最大线程数
set hive.exec.parallel.thread.number=8;
小文件的产生有三个地方,map输入,map输出,reduce输出,小文件过多也会影响hive的分析效率:
设置map输入的小文件合并
set mapred.max.split.size=256000000;
//一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
//一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
//执行Map前进行小文件合并
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数:
//设置map端输出进行合并,默认为true
set hive.merge.mapfiles = true
//设置reduce端输出进行合并,默认为false
set hive.merge.mapredfiles = true
//设置合并文件的大小
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000
//当输出文件的平均大小小于该值时,启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge。
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000
表现:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
原因:某个reduce的数据输入量远远大于其他reduce数据的输入量
key分布不均匀
业务数据本身的特性
建表时考虑不周
某些SQL语句本身就有数据倾斜
以上是脚本宝典为你收集整理的Hadoop Hive面试连环炮全部内容,希望文章能够帮你解决Hadoop Hive面试连环炮所遇到的问题。
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