1、hive的作用：
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数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 相对于mapreduce 离线计算需要写很多java代码去实现数据提取，hive可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用开发程序，更适合数据仓库的统计分析。
2、hive的分区与分桶的区别
（1）hive分区
在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，但是有时只需要扫描表中部分数据，因此建表时引入了partition概念。分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理。
1）分区原因：Hive中的分区其实就是分目录，根据某些维度（例如时间等）将数据表分成多份，一个分区表对应HDFS文件系统上一个独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件；查询时，通过where表达式选择查询所指定的分区即可，不用再查询整张表的所有数据，提高海量数据查询的效率。
（2）hive桶
对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。
2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。
3、内部表与外部表的关系
（1）未被external修饰的是内部表【managed table】，被external修饰的为外部表【external table】。
（2）内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理。
（3）内部表数据存储在hive.metastore.warehouse.dir【默认:/user/hive/warehouse】，外部表数据存储位置由用户自己决定
（4）删除内部表会直接删除元数据【metadata】及存储数据，删除外部表仅仅删除元数据，HDFS上的文件不会被删除。
（5）对内部表的修改会直接同步到元数据，而对外部表的表结构和分区进行修改，则需要修改【MSCK REPAIR TABLE table_name】。
4、hive的架构：
（１）用户接口：CLI,client,wui.
（２）元数据存储：Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。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
（３）解释器，编译器，优化器，执行器：生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapReduce 调用执行。
5、hive是如何将HQL语句转化为mapreduce
接收到用户的指令(HQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
（1）将HQL进行词法，语法解析，将其L转化为抽象语法树AST Tree
（2）遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元即查询块
（3）遍历QueryBlock，将其翻译为执行操作树OperatorTree
（4）用逻辑层优化器对OperatorTree进行优化，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少MapReduce Job，减少shuffle数据量
（5）遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务树
（6）物理层优化器对MapReduce任务树进行优化，生成最终的执行计划。
6、hive的存储格式
（1）建表时默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。SequenceFile、RCFile、ORC格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到TextFile格式的表中，然后再从TextFile表中用insert导入到SequenceFile、RCFile表中。
1）TextFile：文件不支持块压缩，默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。这边不做深入介绍。
2）RCFile：是Hadoop中第一个列文件格式。能够很好的压缩和快速的查询性能，但是不支持模式演进。 RCFile是一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。
3）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，相比RC能够更好的压 缩，能够更快的查询，但还是不支持模式演进
4） Parquet：能够很好的压缩，有很好的查询性能，支持有限的模式演进。但是写速度通常比较慢。这中文件格式主要是用在Cloudera Impala上面的。
读操作：ORC<Parquet<RCFile<TextFile
存储操作：ORC<Parquet<RCFile<TextFile
注意：在hive中使用压缩需要灵活的方式，如果是数据源的话，采用RCFile+bz或RCFile+gz的方式，这样可以很大程度上节省磁盘空间；而在计算的过程中，为了不影响执行的速度，可以浪费一点磁盘空间，建议采用RCFile+snappy的方式，这样可以整体提升hive的执行速度。
7、udf(用户自定义函数)
（1）介绍：Hive自定义函数包括三种UDF、UDAF、UDTF
1、UDF（用户自定义函数）：一进一出（输入一行，输出一行），例如：upper()，lowser()
2、UDAF（用户自定义聚合函数）：多进一出（输入多行，输出一行），例如：avg()，sum()
3、UDTF（用户自定义生成函数）：一进多出（输入一行，输出多行），例如：lateral view explode
（2）使用方式：针对所操作的数据类型选择不同API；若是基本数据类型则继承UDF，若是Map，Set，List数据类型则继承GenericUDF
1）创建自定义函数类继承UDF类，实现evaluate方法。
2.3.3/lib库中，同时在hive端利用add命令添加jar包
3）创建临时函数ccreate temporary function sayhello as 'com.ruozedata.bigdata.HelloUDF'；
8、hive的数据倾斜
（1）原因：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.
（2）解决方法：
１）参数调节：
a、hive.map.aggr = true，Map 端部分聚合，相当于Combiner
b、hive.groupby.skewindata=true
数据倾斜的时候进行负载均衡，当项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，这样会使相同的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根据预处理的数据将相同的Key分配到同一个Reduce 中最后完成最终的聚合操作。
２）HQL语句调节：使用map join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.
３）空值产生的数据倾斜：赋与空值分新的key值．
9、hive的性能优化
（1）hive的严格模式：某些查询在严格 模式下无法执行。
1）尽量避免使用order by子句，必须使用limit语句，因为order by子句只会产生一个reducer任务
2）当表为分区表时，where子句后无分区字段和限制字段禁止执行。
3）限制笛卡尔乘积的查询。
（2）优化HiveQL语句，join前先过滤等。
1）尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，因为容易全表扫描
2）in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描
（3）设计好分区表和外部表，创建外部表尽量指定数据所在的文件夹，而不用load去加载。
（5）在mapreduce过程中尽量使用压缩，即在map，shuffle，reducer使用snappy压缩。
（5）JVM重用：一个job可能有多个map和reducer任务，每个任务会开启一个jvm虚拟机，默认情况下一个task对应一个jvm，任务完成就销毁jvm，我们可以设置jvm重用参数，这样一个jvm可以连续运行对个任务。
缺点：开启JVM重用将会一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，若某个job中的reduce task执行时间要比其他reduce task消耗时间多的话，那么保留的插槽却空闲，无法被其他的job使用，直到所有task都结束才会释放．
（6）使用group by代替distinct进行去重：distinct会被hive翻译成一个全局唯一reduce任务来做去重操作，而group by则会被hive翻译成分组聚合运算，会有多个reduce任务并行处理，每个reduce对收到的一部分数据组，进行每组聚合（去重）。
（7）对表进行join时要将大表放在后面,小表放在前面。或者使用streamtable标记小表
（8）在map端完成join
1）使用MapJoin(smallTable)标记小标。会优先将一张小表（默认小于25M，可以需要适当调节）的数据加载进内存中，然后大表的数据通过map端进行读取，然后和内存进行匹配，内存的计算速度很高，这样就在内存端进行了操作，不需要shuffle，不需要reduce。
2）自动的mapjoin：set hive.auto.convert.join = true，该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map join)，其中hive.mapjoin.smalltable.filesize是大小表判断的阈值。
