1、left join 和 left semi join 的区别与联系
当主表与关联表的关联列都存在重复数据时，由于产生笛卡尔积，使用left join是低效的。此时使用left semi join或者in时，往往能快速的查询出结果。但是当需要查询右表的列时就只能使用left join了。
联系：他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle join/reduce join），而 left semi join 则属于 map join（broadcast join）的一种变体，从名字可以看出他们的实现原理有差异。
区别：
（1）LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。比如下面两条语句执行结果是一样的：
select*from wedw_dw.t_user t1left semi join wedw_dw.t_order t2on t1.user_id = t2.user_id;
select*from wedw_dw.t_user t1where t1.user_id in (select user_id from wedw_dw.t_order) ;
（2）LEFT SEMI JOIN 的限制是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方都不行。
（3）因为 left semi join 是 in(keySet) 的关系，遇到右表重复记录，左表会跳过，而 join 则会一直遍历。这就导致右表有重复值得情况下 left semi join 只产生一条，join 会产生多条，也会导致 left semi join 的性能更高。
（4）left semi join 是只传递表的 join key 给 map 阶段，因此left semi join 中最后 select 的结果只许出现左表。因为右表只有 join key 参与关联计算了，而left join on 默认是整个关系模型都参与计算了
2、hive为什么没有索引
Hive支持索引，但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive不支持主键或者外键。但是索引占空间而且要不断update，不如分区、分桶来得合算。
3、hive中count(*)、count(1)、count(某字段)的区别
count(*)：所有行进行统计，包括NULL行；
count(1)：所有行进行统计，包括NULL行；
count(column)：对column中非Null进行统计；
区别：count(*)和count(1)基本没什么差别，count(1)和count(column)的区别：count(1)：所有行进行统计，包括NULL行；count(column)只对column中非Null进行统计。
4、HQL 转换为 MR 任务流程说明
1）.进入程序，利用Antlr框架定义HQL的语法规则，对HQL完成词法语法解析，将HQL转换为为AST（抽象语法树）；
2）.遍历AST，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock（查询块），可以理解为最小的查询执行单元；
3）.遍历QueryBlock，将其转换为OperatorTree（操作树，也就是逻辑执行计划），可以理解为不可拆分的一个逻辑执行单元；
4）.使用逻辑优化器对OperatorTree（操作树）进行逻辑优化。例如合并不必要的ReduceSinkOperator，减少Shuffle数据量；
5）.遍历OperatorTree，转换为TaskTree。也就是翻译为MR任务的流程，将逻辑执行计划转换为物理执行计划；
6）.使用物理优化器对TaskTree进行物理优化；
7）.生成最终的执行计划，提交任务到Hadoop集群运行。
5.内部表和外部表的区别
元数据：本质上只是用来存储hive中有哪些数据库，哪些表，表的模式，目录，分区，索引以及命名空间。为数据库创建的目录一般在hive数据仓库目录下。
区别：
主要体现在load与drop（是否同时删除元数据与数据）的操作上：
（1） Hive创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径，也就是hive所在的hdfs路径，hive管理数据的生命周期；
创建外部表时，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。
（2）在删除表时，内部表的元数据和数据会一起被删除。外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。创建外部表时，甚至不需要知道外部数据是否存在，可以把创建数据推迟到创建表之后才进行。
6.内部表和外部表的应用场景
- 每天采集的ng日志和埋点日志,在存储的时候建议使用外部表，因为日志数据是采集程序实时采集进来的，一旦被误删，恢复起来非常麻烦。而且外部表方便数据的共享。
- 抽取过来的业务数据，其实用外部表或者内部表问题都不大，就算被误删，恢复起来也是很快的，如果需要对数据内容和元数据进行紧凑的管理, 那还是建议使用内部表
- 在做统计分析时候用到的中间表，结果表可以使用内部表，因为这些数据不需要共享，使用内部表更为合适。并且很多时候结果分区表我们只需要保留最近3天的数据，用外部表的时候删除分区时无法删除数据。
7、a left jion b后面 跟where和and的区别
left join 后加where 约束整个查询结果；
left join 后加and，and条件不能限制左表，仅能限制右表。
总结：数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。
left join on ：
1. on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。 on 后面跟and条件，先会在右边表中对and条件进行过滤，然后再跟左边主表进行关联。如果and条件为真，则只有改的行有关联；如果为假，则所有关联都失效，结果都为null，例子见如下：
2. where条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。
3.其实以下结果的关键原因就是left join,right join,full join的特殊性，不管on上的条件是否为真都会返回left或right表中的记录，full则具有left和right的特性的并集。
而inner jion没这个特殊性，则条件放在on中和where中，返回的结果集是相同的，and会先进行过滤，而where系统默认做了优化叫做“谓词下推”，如果where中过滤的字段是连接字段，和and一样先进行过滤；如果where使用的字段是left左表独有的，那么只会先对left左表进行过滤再Join，所以where过滤这种方式对于内连接来讲有可能会导致谓词下推失效，一般是先使用子查询进行过滤再join。
8、一条hive语句在mr中的执行过程，在MR中怎么实现Join的
以 select a.id, b.id from a join b on a.id = b.id为例：
处理逻辑：
1.map阶段，把所有输入拆分为k,v形式。其中k是我们要关联的字段。
Map输出的 value 为 join 之后所关心的(select或者where中需要
用到的)列；同时在value中还会包含表的 Tag 信息，用于标明此val
ue对应哪个表。如果输入是a相关的文件，那么map阶段的value加上标识符"a",
表示是a的输出。对于b文件，加上标识符"b"。
2.shuffle阶段，根据key的值进行hash,并将key/value按照hash值推
送至不同的reduce中，这样确保两个表中相同的key位于同一个reduce中。
3.reduce阶段，将每个k下的value列表拆分为分别来自a和b的两部分，
然后双层循环做笛卡尔积即可
4.注意的是，因为是left join，所以在reduce阶段，如果employee对
应的company_id有，而salary没有，注意要输出此部分数据。
