mysql大数据量groupby分组统计分析性能优化

大数据Hive面试题(一)

面试题四：如何在Hive中实现两张表的关联？对于关联操作，若其中一张表为小表，采用map端join加载小表进行聚合。

否：Hive 0.0版本后，简单查询无需MapReduce，通过Fetch task直接获取数据。Hive函数UDF、UDAF、UDTF的区别？UDF：单行输入单行输出。UDAF：多行输入单行输出。UDTF：单行输入多行输出。理解Hive桶表？桶表：通过哈希值将数据分到不同文件存储，用于抽样查询。

Hive支持存储格式包括TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC与PARQUET。列式存储和行式存储各有特点，列式存储在查询少数字段时效率高，行式存储在查询整行数据时效率高。

Hive的sort by和order by的区别在于，order by会进行全局排序，只有一个reduce任务，数据量大时处理速度慢；而sort by不进行全局排序，仅保证每个reduce任务内的数据有序，不能确保全局排序，需设置mapred.reduce.tasks大于1。希望这些关于Hive的面试题能帮助你更好地准备面试。

Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计；Hive是基于Hadoop的一个数据仓库，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的本质是将HQL转化成MapReduce程序。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略。

Hive常见面试问题解答 Hive的排序关键字主要包括全局排序和局部排序。全局排序（order by）是对整个数据进行排序，但只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低，仅限于升序。

GROUPBY函数是?

1、groupby函数主要为分类汇总功能，具备7个参数，与powerquery及python的pandas功能相似，常用于统计汇总。以往，excel用户通常依赖sumifs等函数进行汇总，但这些函数对数组支持不足，整表输出时需通过rows+filter方式，操作繁琐且效率低。此功能的出现解决了这一痛点，简化了数据汇总流程。

2、总的来说，GROUPBY是Excel的新力量，适合基本的分类汇总需求，但对于大数据场景，九数云等BI更为适合。掌握GROUPBY的使用技巧，你将能在数据分析中游刃有余。

3、最后，我们提到groupby函数，这是一个非常强大且常用的函数，用于按照一个或多个列对数据进行分组，并各种聚合操作，如计算总和、平均值、最大值等。通过groupby函数，您可以轻松实现基于多个列和指标的分类统计，为数据分析提供更深入的见解。

4、GROUPBY函数是Excel新增的强大功能，适用于基本的分类汇总需求。然而，在处理大数据场景时，可能需要考虑使用如九数云等BI，以获得更好的性能和用户体验。掌握GROUPBY的使用技巧，将极大地提升数据分析的效率和准确性。

5、[filter_array]：是否筛选分组依据，以及筛选什么条件。 总之，groupby函数提供了灵活的方式来对数据进行分类和计算，极大地简化了数据处理的过程。然而，它也有其局限性，特别是在大数据量处理和复杂功能实现方面。对于大数据量或更复杂的数据处理需求，建议使用BI，以更高效地实现分类汇总和数据分析。