1.Hive内外部表的区别
删除表是否影响外部数据
2.Hive如何做到权限管理
hive下可以修改配置后创建用户管理,但是仅仅是为了防止误操而已,如果要真的为了安全操作建议使用
Kerberos
3.Hive的数据倾斜和调优
key分布不均匀造成 去null
调节参数
hive.map.aggr=true
map端聚合，相当于combiner
hive.groupby.skewindata=true
4.Hive文件压缩格式有哪些？压缩效率如何
开启压缩
set hive.exec.compress.output=true;
set mapred.output.compress=true;
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
set io.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
set mapred.output.compression.type=BLOCK;
TextFile（压缩方式Gzip，Bzip2 压缩后不支持split）
SequenceFile-<key,value> （NONE，RECORD，BLOCK！。Record）
RCFile(存储方式：数据按行分块，每块按列存储。结合了行存储和列存储的优点)
ORCFile
(GZIP LZO DefaultCodec snappy)
5.说说对桶表的理解
对数据的细化 取模分开存储数据
6.Hive解析hql转化为MR的执行过程
、SemanticAnalyzer的主要分析过程：调用analyzeInternal函数
1）doPhase1过程：主要是将sql语句中涉及到的各种信息存储起来，存到QB中去，供后续调用
2）getMetaData：这个过程主要是获取元数据信息，主要是sql中涉及到的表到元数据的关联
3）genPlan：这是最重要的过程之一，主要是生成算子树（operator tree）
4）optimize：优化，对算子树进行一些优化操作，例如列剪枝等
5）genMapRedTasks：这个步骤是最关键的步骤，将算子树通过一定的规则生成若干相互以来的MR任务
7.Hive的分组排序(row_number())，组内TopN
8.hive有哪些保存元数据的方式，有什么特点
1、Single User Mode：
默认安装hive，hive是使用derby内存数据库保存hive的元数据，这样是不可以并发调用hive的，
这种模式时hive默认的存储模式，。
2、Multi
User Mode：
通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用到的模式。假设使用本机mysql服务器存储元数据。这种存储
方式需要在本地运行一个mysql服务器，并作如下配置（需要将mysql的jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下
）。
3、Remote Server Mode：
在服务器端启动一个 MetaStoreServer，客户端利用 Thrift 协议通过 MetaStoreServer 访问元数据
库。
9.hive能建多个库吗
可以
10.hive的底层怎么与数据库交互的。
11.hive实现统计的查询语句以及与mr的区别
12.对于hive你写过哪些UDF函数，作用是干什么的
13.hive与hbase的区别
明显
14.hive中的压缩格式textfile, sequencefile, rcfile, orc的区别
15.hive的工作原理
16.编写hive自定义函数，实现oracle数据库中的addmonths函数功能，然后封装到hive函数库中。
load data local inpath '文件路径' into table t partition(dt="2016-07-25");
hive自定义函数
udf步骤：
1.写一个类继承(org.apache.hadoop.hive.ql.)UDF
2.覆盖方法eturn evaluate(param...)
3.打jar包，提交hive服务器
4.添加到hive资源里面(add jar jar的路径)--->临时的加入的hive的classpath
5.创建一个临时的函数create temparay function functionName as '自定义类的全类名';
6.执行相应的操作
7[可选]、drop 临时函数
网上有例子:根据生日得到属性和星座
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