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一、hive  join过程中大表小表的放置顺序

        将最大的表放置在join语句的最右边，或直接使用/* + streamtable(table_name) */指出哪个表采用流式传输，如果省略streamtable提示，则hive将流式传输最右边的表。在编写带有join操作的代码语句时，应该将条目少的表/子循环放在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，这便是“小表放前”原则。若一条语句中有多个join，依据join的条件相同与否，有不同的处理方法。

二、所有的hive任务都会有mepreduce的执行吗？

        不是，从hive1.10.0版本开始，对于简单的不需要聚合的类似select <col> from <table> limit n 语句，不需要启动mapreduce job，直接通过Fetch task获取数据，在 MapReduce 的工作流程里，Map 任务处理完数据后，会将结果写入本地磁盘。Reduce 任务需要从多个 Map 任务节点获取相关的数据，执行这个获取数据操作的任务就是 Fetch task 。

三、窗口函数用过哪些，举个例子

rank() 排序相同时会重复，总数不会变

示例：

学生	分数	rank () over (order by 分数 desc)
张三	90	1
李四	90	1
王五	80	3 （跳过了 2，因为前两名并列）

dense_rank() 排序相同时会重复，总数会减少

示例：

学生	分数	dense_rank () over (order by 分数 desc)
张三	90	1
李四	90	1
王五	80	2 （不跳过，直接排 2）

row_number() 会根据顺序计算

示例：对学生分数排序（分数相同随机分配序号）

学生	分数	row_number () over (order by 分数 desc)
张三	90	1
李四	90	2
王五	80	3

1) over():指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化

2) current row():当前行

3) n preceding:往前n行数据（含当前行）

4) n following:往后n行数据（含当前行）

5）unbounded:起点，unbounded preceding 表示从分区的第一行（起点）到当前行，unbounded following表示从当前行到分区的最后一行（终点）

6) lag(col,n):往前第n行数据（n默认是1，无则返回null）

7) lead(col,n):往后第n行数据（n默认是1，无则返回null）

示例：

日期	销售额	lag (销售额，1) as 前 1 天销售额	lead (销售额，1) as 后 1 天销售额
1 月 1 日	100	null （无前一天）	200
1 月 2 日	200	100	150
1 月 3 日	150	200	null （无后一天）

8) ntile(n):把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，ntile返回此行所属的组的编号。注意：n必须为int类型。

四、对hive物化视图如何理解

        物化视图（materialized view）是一个包括查询结果的数据库对象，它将查询结果物理存储在磁盘上，而非普通视图（View）那样仅存储查询定义、每次访问时动态计算结果，可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果。在执行查询时，就可以避免进行这些耗时的操作，从而快速的得到结果

        hive3.0开始尝试引入物化视图，并提供对于物化视图的查询自动重写机制（基于Apache Calcite实现）；

        物化视图的查询自动重写机制（Query Rewrite）是数据库或数据仓库（如 Hive、Oracle 等）的一种智能优化能力：当用户提交一条查询时，系统会自动分析查询逻辑，判断是否存在已有的物化视图可以直接复用（即物化视图的预计算结果能满足当前查询需求），如果匹配成功，系统会自动用物化视图替代原查询的数据源，从而跳过对源表的全量扫描和计算，直接返回结果。

        hive的物化视图还提供了物化视图存储选择机制，可以本地存储在hive，也可以通过用户自定义storage handlers存储在其他系统（如Druid）；

        hive引入物化视图的目的就是为了优化数据查询访问的效率，相当于从数据预处理的角度优化数据访问；

        hive从3.0丢弃了index索引的语法支持，推荐使用物化视图和列式存储文件格式来加快查询的速度；

为什么丢弃索引？

        1、索引的核心作用是加速点查询（如where id = 123）或范围查询（如where age > 30），但在 Hive 的典型场景中：

        数据通常按分区（Partition）或分桶（Bucket）进行粗粒度划分，查询时优先通过分区过滤（如按日期、地区）即可排除大部分数据，无需细粒度索引；

        多数查询是全表扫描或大规模聚合（如group by、join），索引对这类操作的加速效果微乎其微，反而会增加额外的存储和维护成本。

        2、索引的有效运作依赖于实时维护：当源数据发生变化（新增、修改、删除）时，索引必须同步更新，否则会导致查询结果错误。但在 Hive 中：

        数据批量写入时，索引需要全量重建或大量追加，耗时且消耗资源；

        若数据频繁更新（尽管 Hive 不鼓励这种场景），索引的维护成本会远高于其带来的收益。

五、union all 和 union有什么区别

UNION：
合并结果集时会自动去除重复的行（即完全相同的记录），只保留唯一的行。
例如：两个查询都返回(1, 'a')，UNION最终只会保留一行(1, 'a')。

UNION ALL：
直接合并所有结果集，不会去除重复行，包括完全相同的记录。
例如：两个查询都返回(1, 'a')，UNION ALL会保留两行(1, 'a')。

示例对比

假设存在两个表table1和table2，数据如下：

table1		table2
id	name	id	name
1	a	1	a
2	b	3	c

UNION查询：

SELECT id, name FROM table1
UNION
SELECT id, name FROM table2;

结果（去重后）：

id | name
1  | a
2  | b
3  | c

UNION ALL查询：

sql

SELECT id, name FROM table1
UNION ALL
SELECT id, name FROM table2;

结果（保留重复）：

id | name
1  | a
2  | b
1  | a
3  | c

六、补充 写sql语句

1、会写，基本语法 子查询 关联语句  join 、union all  、union这些都是

2、把基础常用的函数背一背

3、多尝试写伪代码，逻辑思维习惯减少依赖，只要你能写伪代码，面试官让你过去