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在面试大数据相关岗位时，Hive SQL 是一个非常重要的考察点。为了帮助大家更好地准备面试，本文整理了 6 道经典的 Hive SQL 面试题，并给出了相应的答案和解析。石家庄人才网小编希望能够帮助大家在面试中取得好成绩。

1. 行转列

问题描述：假设有一张学生成绩表，包含学生 ID、课程名称和成绩三列，请使用 Hive SQL 将其转换为以学生 ID 为主键，课程名称为列名的表。

解决方案：可以使用 Hive SQL 中的 case when 语句结合聚合函数 max() 实现行转列。

```sqlselect student_id,max(case when course_name = '语文' then score else null end) as 语文,max(case when course_name = '数学' then score else null end) as 数学,max(case when course_name = '英语' then score else null end) as 英语from student_scoresgroup by student_id;```

2. 列转行

问题描述：接上题，如何将转换后的表再转换回原来的格式？

解决方案：可以使用 Hive SQL 中的 lateral view 和 explode 函数实现列转行。

```sqlselect student_id, course_name, scorefrom student_scores_transformedlateral view explode(map('语文', 语文, '数学', 数学, '英语', 英语)) as course_name, score;```

3. 数据倾斜

问题描述：什么是数据倾斜？如何解决 Hive SQL 中的数据倾斜问题？

解决方案：数据倾斜是指由于数据分布不均，导致某些 Reduce 任务处理的数据量远大于其他任务，从而造成查询效率低下。解决方法包括：预聚合、使用 Map Join、设置 Hive 参数等。

4. 窗口函数

问题描述：Hive SQL 中的窗口函数有哪些？请举例说明其应用场景。

解决方案：Hive SQL 中常用的窗口函数包括：row_number()、rank()、dense_rank()、lag()、lead()、cume_dist() 等。例如，可以使用 row_number() 函数对每个分

5. 优化技巧

问题描述：请列举一些常见的 Hive SQL 优化技巧。

解决方案：常见的 Hive SQL 优化技巧包括：使用分区表、合理设置文件格式、使用 ORC 文件存储、使用 Map Join、调整 MapReduce 参数等。石家庄人才网小编建议大家在实际工作中根据具体情况选择合适的优化方法。

6. Hive 中的内部表和外部表有什么区别？

答案：内部表和外部表的主要区别在于数据存储的位置和生命周期管理：

• 内部表：数据存储在 Hive 仓库的默认目录下，由 Hive 管理数据的生命周期。当删除内部表时，数据文件也会被删除。
• 外部表：数据存储在 Hive 仓库之外的路径，Hive 只负责元数据的管理，不管理数据的生命周期。当删除外部表时，数据文件不会被删除。

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