1、Hive导出数据有几种方式？如何导出数据

（1）insert

导出本地：

insert overwrite local directory ‘本地路径‘ select * from 表名;

导出到HDFS：

insert overwrite directory ‘hdfs路径‘ select * from 表名;

（2）hadoop命令

hdfs dfs -get /user/hive/warehouse/student/student/txt /opt/bigdata/data

（3）Bash shell

$bin/hive -e "select * from b"

（4）export导出hdfs

export table default.student to ‘hdfs路径‘

2、将一个表的数据按照指定的分隔符（@）导出一各文件

insert overwrite local directory ‘本地路径‘ rom format delimited fields terminated by ‘@‘ select * from 表名;

3、分区和分桶的区别

分区：

是指按照数据表的某列或这某些列分为多个区，区从形式来讲可以理解为文件夹，比如我们要收集某个大型网站的日志数据，一个网站每天的日志数据存在同一张表上，由于每天回生成大量的数据，导数数据表的内容过于巨大，在查询的时候权标扫描耗费的资源非常多。可以按照日期对数据进行分区，不同日期的数据存放在不同的分区在，查询时只要指定分区字段的值就可以直接从该分区进行查找。

分桶：

分桶是相对于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hash值进行划分，如果按照name属性分为3个桶，就是对name属性值进行hash值对3取模，按照取模结果对数据进行分桶。取模结果为0的数据记录存放在到一个文件.....取模为2的数据存放在一个文件。

总结：

分区就是在HDFS上进行分目录，分桶就是分文件。

4、将数据直接上传到分区目录（hdfs）上，让分区表和数据产生骨关联有些方式

方案一：上传数据后修复

dfs -mkdir -p 分区目录

dfs -put 分区目录

msck repair table 表名

方案二：上传数据后添加分区

dfs -mkdir -p 分区目录

dfs -put 分区目录

alter table 表名 add partition();

提示：

这里我们如果将分新的分区上传到hdfs上，因为hive没有对应的元数据所示是无法查询的，所以我们要进行表的修复或者新添加分区。

5、桶表是否可以通过直接load将数据导入

不可以，因为load数据的话hdfs只会有一个文件无法完成分桶的小效果，分桶和mapreduce分区是一样的道理，所以我们要借助中间表进行导入数据。

6、Hive分区是否越多越好

（1）如果有过多的分区，由于底层是存储在hdfs上，HDFS只用于存储大文件，而非小文件，疑问过多的分区会增加namenode的负担

（2）hive会转化为mapreduce,mapreduce会转化为多个task，过多的小文件的话，每个文件一个task，每个task一个JVM实例，JVM的开启会降低系统的效率

7、什么情况下Hive可以避免进行MapReduce

hive为了执行效率，简单的查询，就是知识select,不带count，sum，group by，都不走map/reduce直接读取hdfs目录中的文件进行过滤，也就是本地模式。

（1）直接查询数据不会进行MapReduce

select * from employee;

（2）查询语句中的过滤条件只是区分字段的情况下不会进行MapReduce

select * from order_partition where month = ‘2019-03‘

（3）设置属性set.hive.exec.model.local.auto = true;hive还是会尝试使用本地模式

8、order by,sort by,distribute by ,cluster by区别

（1）order by会对给定的数据进行全局排序不管来多少数据，都启动一个reducer来处理

（2）sort by是局部排序，sort by 会根据数据量的大小启动一个到多个reducer工作，会在进行reduce之前为每个reducer都产生一个排序文件

（3）distribute by控制map结果的分发，将具有相同字段的map输出分发到reduce节点上去。

9、聚合函数是否可以写在order by 后面？

不可以

原因是执行顺序，order by的执行顺序在select之后，所一需要使用重新定义的列名进行排序。

提示：理解sql的执行顺序更加有利于写sql

（1）from

（2）join
（3）on
（4）where
（5）select
（6）group by
（7）having
（8）order by
（9）limit

10、级联求和

1、需求

2、需要输出报表

3、实现步骤

（1）创建一个表

create table t_access_time(
username string,
month string,
salary int
)
row format delimited fields by ‘,‘

（2）准备数据

A,2015-01,5
A,2015-01,15
B,2015-01,5
B,2015-01,25
A,2015-01,5
A,2015-02,12
A,2015-02,5
B,2015-02,5
B,2015-02,5
B,2015-02,5

（3）导入数据

load data local inpath ‘/opt/bigdata2.7/access.log‘ into table t_access_time

（4）第一步，先求个用户月总金额

select username,sum(salary) as salary from t_access_time group by username,month;

（5）第二步，将月总金额表 自己和自己join(自join)

select A.,B. from
(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_time group by username,month) A
iner join
(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_time group by username,month) B
on A.username=B.username
where B.month<=A.month;

（6）第三步，从上一步的结果尽心分组查询，分组的字段是a.username,a.month,求月累计值，将b.month<=b.month的所有b.salary求和既可。

select A.username,A.month,max(A.salary) as salary,sum(B.salary) as accumulate
from
(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_time group by username,month) A
iner join
(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_time group by username,month) B
on A.username=B.username
where B.month<=A.month
group by A.username,A.month
order by A.username,A.month;

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