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hive面試題及答案?

時間:2024-04-16 21:10 人氣:0 編輯:admin

一、hive面試題及答案?

1、你覺得你個性上最大的優(yōu)點是什么?

回答提示:沉著冷靜、條理清楚、立場堅定、頑強向上。

樂于助人和關心他人、適應能力和幽默感、樂觀和友愛。我在北大青鳥經過一到兩年的培訓及項目實戰(zhàn),加上實習工作,使我適合這份工作。我相信我能成功。

2、說說你最大的缺點?

回答提示:這個問題企業(yè)問的概率很大,通常不希望聽到直接回答的缺點是什么等,如果求職者說自己小心眼、愛忌妒人、非常懶、脾氣大、工作效率低,企業(yè)肯定不會錄用你。絕對不要自作聰明地回答“我最大的缺點是過于追求完美”,有的人以為這樣回答會顯得自己比較出色,但事實上,他已經岌芨可危了。企業(yè)喜歡求職者從自己的優(yōu)點說起,中間加一些小缺點,最后再把問題轉回到優(yōu)點上,突出優(yōu)點的部分。企業(yè)喜歡聰明的求職者。

3、你對加班的看法?

回答提示:實際上好多公司問這個問題,并不證明一定要加班。 只是想測試你是否愿意為公司奉獻。

回答樣本:如果是工作需要我會義不容辭加班。我現在單身,沒有任何家庭負擔,可以全身心的投入工作。但同時,我也會提高工作效率,減少不必要加班。

二、hive定義?

hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具,用來進行數據提取、轉化、加載,這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數據的機制。

hive數據倉庫工具能將結構化的數據文件映射為一張數據庫表,并提供SQL查詢功能,能將SQL語句轉變成MapReduce任務來執(zhí)行。Hive的優(yōu)點是學習成本低,可以通過類似SQL語句實現快速MapReduce統計,使MapReduce變得更加簡單,而不必開發(fā)專門的MapReduce應用程序。hive十分適合對數據倉庫進行統計分析。

三、hive函數?

擴展hive函數 案列以及解釋

1.rand();

rand(int sedd)取隨機數 返回值為double類型說明:返回一個0到1范圍內的隨機數。如果指定種子seed,則會等到一個穩(wěn)定的隨機數序列

2.round(double n,a) :

對輸入的n數,保留a位小數,四舍五入, round(double a) 四舍五入

3.ceil:

向上取整 select ceil(45.6); --46

4.floor:

向下取整 select floor(45.6); --45

5.split(str,spliter) :

對字符串str 根據字符spliter切割 hive> select split("a,d,c",","); ["a","d","c"]

四、HIVE是什么?

hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具,用來進行數據提取、轉化、加載,這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數據的機制。

hive數據倉庫工具能將結構化的數據文件映射為一張數據庫表,并提供SQL查詢功能,能將SQL語句轉變成MapReduce任務來執(zhí)行。Hive的優(yōu)點是學習成本低,可以通過類似SQL語句實現快速MapReduce統計,使MapReduce變得更加簡單,而不必開發(fā)專門的MapReduce應用程序。hive十分適合對數據倉庫進行統計分析。

五、hive的定義?

hive 是基于 hadoop 的一個數據倉庫工具,用來進行數據提取、轉化、加載,這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在 hadoop 中的大規(guī)模數據的機制。

hive 數據倉庫工具能將結構化的數據文件映射為一張數據庫表,并提供 SQL 查詢功能,能將 SQL 語句轉變成 MapReduce 任務來執(zhí)行。

六、hive工作機制?

hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具,用來進行數據提取、轉化、加載,這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數據的機制。

hive數據倉庫工具能將結構化的數據文件映射為一張數據庫表,并提供SQL查詢功能,能將SQL語句轉變成MapReduce任務來執(zhí)行

七、Hive是什么?

hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具,可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表,并提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行。

 其優(yōu)點是學習成本低,可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計,不必開發(fā)專門的MapReduce應用,十分適合數據倉庫的統計分析。

八、hive的優(yōu)缺點?

優(yōu)點

1.

簡單容易上手:提供了類SQL查詢語言HQL

2.

可擴展:為超大數據集設計了計算/擴展能力(MR作為計算引擎,HDFS作為存儲系統) 一般情況下不需要重啟服務Hive可以自由的擴展集群的規(guī)模。

3.

提供統一的元數據管理

4.

延展性:Hive支持用戶自定義函數,用戶可以根據自己的需求來實現自己的函數

缺點

沒有

九、kudu和hive區(qū)別?

kudu: 中文名:扭角林羚(拼音:niǔ jiǎo lín líng); 英文名:Greater kudu; 學名:Tragelaphus strepsiceros。 扭角林羚,又名大旋角羚、大彎角羚及大扭角條紋羚,是東非及非洲南部的羚羊。

hive:蜂巢,蜂窩;蜂群

十、hive相對clickhouse優(yōu)勢?

Hive相對于ClickHouse的優(yōu)勢主要在于:

  1. SQL支持:Hive是基于Hadoop的分布式數據倉庫,它提供了類SQL語言HiveQL,可以方便地進行數據分析和查詢。而ClickHouse則專注于實時查詢,它的查詢語言ClickHouse Query是基于列式存儲的。

  2. 數據量處理:Hive適合處理大規(guī)模數據集,因為它是基于MapReduce的分布式計算框架,可以在集群上并行處理海量數據。而ClickHouse則更適合處理小到中等規(guī)模的數據集,因為它的設計是為了在單個節(jié)點上高效查詢。

  3. 功能支持:Hive提供了很多高級特性,如分區(qū)、桶、合并、重寫等,使得用戶可以更加靈活地處理數據。而ClickHouse則專注于高性能和實時查詢,對于一些高級特性的支持相對較少。

  4. 生態(tài)系統:Hive擁有豐富的生態(tài)系統,包括各種開源工具和庫,如Pig、Mahout、Spark等。這些工具可以幫助用戶更好地利用Hive進行數據分析和處理。而ClickHouse則相對較新,生態(tài)系統還不夠完善。

總之,Hive適合處理大規(guī)模數據集和高級分析需求,而ClickHouse則更適合實時查詢和小型數據集處理。選擇哪種工具取決于具體的業(yè)務需求和數據規(guī)模。

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