什么是Hive？
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映射为一张表，并提供类SQL 查询功能。
本质是：将HQL 转化成MapReduce 程序
简述Hive主要架构及解析成MR的过程
元数据，经过Driver内的解析器，编译器，优化器，执行器转换成mapreduce，提交给hadoop中执行，最后将执行返回的结果输出到用户交互接口
- 1）Hive 处理的数据存储在HDFS
- 2）Hive 分析数据底层的实现是MapReduce
- 3）执行程序运行在Yarn 上
谈一下hive的特点，以及hive和RDBMS有什么异同
1.存储位置：Hive在Hadoop（HDFS）上；Mysql将数据存储在设备或本地系统中
2.数据更新：Hive不支持数据的改写和添加（比较少），更多的是用于查询；数据库可以增删改查
3.索引：Hive中没有索引（因为不需要对数据做任何处理），Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。但由于Mapreducer的引入，Hive可以并行访问数据，因此即使没有索引，一样可以体现优势。
数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟
4.延迟性：除去没有索引，暴力扫描外，MapReduce本身就具有很高的延迟，相对的数据库延迟较小，当然这个低是有条件的，当数据规模的超过数据库的处理能力时，hive的并行计算就可以体现出优势。
说一下hive中sort by、order by、cluster by、distribute by各代表的意思
Hive内部表和外部表的区别
存储：外部表数据由HDFS管理；内部表数据由hive自身管理
存储位置：外部表数据存储位置由自己指定（没有指定location则在默认地址下新建）；内部表数据存储在hive.metastore.warehouse.dir （默认在/uer/hive/warehouse）
删除（操作权限）：删除外部表仅仅删除元数据；删除内部表会删除元数据和存储数据
分区表和分桶表的区别？
分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件
分区表：Hive 数据表可以根据某些字段进行分区操作，细化数据管理，让部分查询更快，不同分区对应不同的目录；
分桶表：表和分区也可以进一步被划分为桶，分桶是相对分区进行更细粒度的划分。分桶将整个数据内容按照某列属性值的hash值进行区分，不同的桶对应不同的文件
简要描述数据库中的 null，说出null在hive底层如何存储
null与任何值运算的结果都是null，可以使用is null、is not null函数指定其值为null情况下的取值
写出hive中split、coalesce及collect_list函数的用法
split将字符串转化为数组，即：split('a,b,c,d' , ',') ==> ["a","b","c","d"]。
coalesce(T v1, T v2, …) 返回参数中的第一个非空值；如果所有值都为 NULL，那么返回NULL。
collect_list列出该字段所有的值，不去重 select collect_list(id) from table
.写出将 text.txt 文件放入 hive 中 test 表‘2016-10-10’ 分区的语句，test 的分区字段是 l_date
load data local inpath '/your/path/test.txt' overwrite into table test partition(1_date='2016-10-10')
Hive join过程中大表小表的放置顺序
在编写带有join操作的代码语句时，应该将小表（条目少）放在join操作符的左边。因为在reduce阶段，位于join操作符左边的表的内容会被加载进内存，载入条目较少的表可以有效减少oom（out of memory）即内存溢出。所以对于同一个key来说，对应的value值小的放前，大的放后。
大表与大表的关联
如果两张都是大表，那么采用联合key，联合key的第一个组成部分是join on中的公共字段，第二部分是一个flag，0代表表A，1代表表B，由此让Reduce区分客户信息和订单信息；在Mapper中同时处理两张表的信息，将join on公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个Reduce中，然后在Reduce中实现聚合（有待提高，看不懂）
