hive设计题,hive编程题

Hive优化

1、当join时有一个或多个小表可以装载进内存时可以使用mapjoin完成。第一种方法是可以加上mapjoin指示 第二种方法是设置 set hive.auto.convert.join=true；来让hive自动优化。

2、检查表的时候 sql语句：显示为 但是执行 sql语句：显示为 后面加上限制1条可以正常查询。执行下语句后，正常查询可以正常显示。

3、重要提示：这些数字只是一般性指导，可能会受到诸如列数，分区，复杂联接和客户端活动等因素的影响。根据您的预期部署，通过测试进行优化以达到您的环境的最佳值。

【hive-整合】hive整合phoenix及注意问题

1、Hive的最大优势在于 免费 ，那其他知名的商业数据仓库有那些呢？比如Oracle，DB2，其中业界老大是 Teradata Teradata数据仓库支持大规模并行处理平台（MPP），可以高速处理海量实际上，性能远远高于Hive。

2、简介：原叫Tez，下一代Hive，Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。

3、phoenix导出csv文件：一款适用于 Microsoft SQL Server 数据库的数据修复工具，专业修复各种.mdf数据库文件，深受数据恢复业者们的青睐。Loader支持的导入场景：支持从关系型数据库导入数据到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表。

4、SQuirrel Sql client是一个用Java写的数据库客户端，用JDBC统一数据库访问接口以后，可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL、MSSQL、Hive、Phoenix等支持JDBC访问的数据库。

5、hive的数据是无法更新的，除非去更改hdfs的原始文件，更改原始文件需要生成一个新的文件，十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析，无法实时查询。

大数据开发要懂大数据的哪些东西

1、大数据开发需要掌握的技术有很多，以下是一些主要的技术： Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理大规模数据集。 Spark：Spark是一个快速的、通用的、分布式计算系统，可以用于大规模数据处理和分析。

2、大数据开发需要掌握java，Scala，Python等技术。

3、一般来说，从事数据开发，我们需要熟悉：Java，Python，SQL，Shell等语言。Pandas、Numpy、Scipy等数据处理常用的库和包。Hadoops生态圈、Spark、Storm、Flink。TensorFlow、Keras等你的业务依赖的框架。

4、大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，在学习大数据开发工程师技术之前，一般都会先学到Java基本语法和框架，这是通往大数据工程师的桥梁。今天，西安汇杰.用友学院给大家介绍大数据开发课程的学习提纲。

对hive描述不正确的是

对Hive的描述不正确的是Hive可以实现在大规模数据集上低延迟快速查询的操作。

答案：Hive内外表的描述错误的是，外表只能用于查询，不能用于加载和保存数据。解释：首先，我们需要理解Hive的内外表的基本概念。在Hive中，内部表（Internal Table）和外部表（External Table）是两种主要类型的表。

B.由于Hive基于大数据平台，所以查询效率比传统数据仓库快。（正确答案）C.由于Hive的数据存储在HDFS中，所以可以保证数据的高容错、高可靠。D.Hive基于HDFS存储，理论上存储量可无限扩展，而传统数据仓库存储量会有上限。

hive在启动过程中会去环境变量中找哪个hadoop的变量

1、hive启动CliDriver和ExecDriver都通过 ‘hadoop jar’来启动。

2、Windows 7 环境下启动 HDFS，执行 start-dfs.cmd 出现 系统找不到文件 hadoop。

3、在 Hive 的配置文件目录中，复制 hive-default.xml 到 hive-site.xml，并进行必要的配置更改，如数据库连接和元数据存储。设置 HADOOP_HOME 环境变量，指向您的 Hadoop 安装目录。

4、- 安装和配置Hadoop：从Hadoop的官方网站下载最新版本，并按照文档进行安装和配置，包括设置Hadoop环境变量和编辑配置文件。- 初始化HDFS：配置完成后，格式化HDFS并启动NameNode和DataNode。

5、如果希望将Flink与Hadoop结合使用，则需要包含Hadoop依赖的Flink启动项，而不是将Hadoop添加为应用程序依赖项。

6、HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

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