10.18

一. 单选题（共5题，15分）

1. (单选题, 3分) 下面关于Hive的描述错误的是：

Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具

Hive是由Facebook公司开发的

Hive在某种程度上可以看作是用户编程接口，其本身并不存储和处理数据

Hive定义了简单的类似SQL的查询语言——HiveQL，它与大部分SQL语法无法兼容

2. (单选题, 3分) 关于Hive和传统关系数据库的对比分析，下面描述错误的是：

Hive一般依赖于分布式文件系统HDFS，而传统数据库则依赖于本地文件系统

传统的关系数据库可以针对多个列构建复杂的索引，Hive不支持索引

Hive和传统关系数据库都支持分区

传统关系数据库很难实现横向扩展，Hive具有很好的水平扩展性

3. (单选题, 3分) 以下哪个不是Hive的用户接口模块：

PMI

HWI（Hive Web Interface）

JDBC/ODBC

Thrift Server

4. (单选题, 3分) 下列有关Hive和Impala的对比错误的是

Hive与Impala使用相同的元数据

Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划

Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询

Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此

5. (单选题, 3分) 下面描述错误的是

Hive的功能十分强大，可以支持采用SQL方式查询Hadoop平台上的数据

在实际应用中，Hive也暴露出不稳定的问题，在极少数情况下，甚至会出现端口不响应或者进程丢失的问题

在Hive HA中，在Hadoop集群上构建的数据仓库是由单个Hive实例进行管理的

在Hive HA中，客户端的查询请求首先访问HAProxy，由HAProxy对访问请求进行转发

二. 多选题（共5题，15分）

6. (多选题, 3分) 下列说法正确的是：

数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储

Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上

Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据

HiveQL语法与传统的SQL语法很相似

7. (多选题, 3分) 以下哪些是数据仓库的特性：

面向主题的（Subject Oriented）

集成的（Integrated）

相对稳定的（Non-Volatile）

反映历史变化

8. (多选题, 3分) Hadoop生态系统中Hive与其他部分的关系的描述正确的是：

HDFS作为高可靠的底层存储，用来存储Hive的海量数据

MapReduce对这些海量数据进行批处理，实现Hive的高性能计算

当采用MapRedue作为Hive的执行引擎时，用HiveQL语句编写的处理逻辑，最终都要转化为MapReduce任务来运行

HBase与Hive的功能是互补的，它实现了Hive不能提供的功能

9. (多选题, 3分) Hive主要由哪三个模块组成：

用户接口模块

用户查询模块

驱动模块

元数据存储模块

10. (多选题, 3分) 当采用MapReduce作为Hive的执行引擎时，下面描述正确的是：

当用户向Hive输入一段命令或查询（即HiveQL语句）时，Hive需要与Hadoop交互工作来完成该操作

命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行

执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务，有时也不需要启动MapReduce任务

执行器通常的任务一定会包含Map和Reduce操作

三. 简答题（共1题，30分）

11. (简答题, 30分) 请在以下两题中任选一题作答，其中第一题编程实践满分30，第二题应用调查满分20（1）编程实践：参考教程https://dblab.xmu.edu.cn/blog/4309/，编写HiveQL语句实现WordCount算法，在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt，然后将教程中的 cd /usr/local/hadoop/input echo "hello world" > file1.txt echo "hello hadoop" > file2.txt 修改为： cd /usr/local/hadoop/input echo "hello zhangsan" > file1.txt echo "zhangsan likes hadoop" > file2.txt 其中zhangsan替换为自己名字全拼，并将运行过程截图提交。 （2）Hive应用调查，通过查阅资料，整理出关于Hive的应用场景或实际应用案例，字数不少于800字。

Hive的应用场景与实际应用案例 

 一、Hive的应用场景 

      Hive是一个建立在Hadoop之上的开源数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言（HiveQL），使得用户能够方便地对存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集进行查询和分析。Hive的应用场景广泛，涵盖了大数据分析、数据仓库、数据清洗与转换、数据集成、数据可视化以及机器学习和数据挖掘等多个领域。 大数据分析：Hive能够处理PB级别的数据，支持复杂的数据分析任务，如数据聚合、连接、过滤等。它使得分析师能够快速地获取数据洞察，为业务决策提供有力支持。 数据仓库：Hive可以将结构化和半结构化的数据存储在HDFS中，并将其转换为表格形式，以便进行快速查询和分析。这为企业构建数据仓库提供了强大的支持。 数据清洗与转换：Hive支持对原始数据进行清洗和预处理，如解析日志文件、提取特定字段、转换数据格式等，为数据分析提供干净、准确的数据源。 数据集成：Hive能够与其他数据存储系统集成，如关系型数据库、NoSQL数据库和实时流处理系统，实现数据的交互和共享，提升数据的价值。 数据可视化：Hive可以与数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）集成，将分析结果以图表、报表等形式展示出来，帮助用户更直观地理解数据。 机器学习和数据挖掘：Hive能够与机器学习和数据挖掘工具（如Spark MLlib、TensorFlow等）集成，用于构建和训练模型，进行预测和分类任务，为企业提供更智能的数据服务。

 二、Hive的实际应用案例  

     金融行业风险管理 案例描述：某金融机构利用Hive处理用户的交易数据，以进行风险控制和业务优化。 详细分析：该机构将原始交易数据存储到HDFS中，然后创建Hive表并导入数据。通过HiveQL查询语言，该机构能够快速地分析用户的交易行为和特征，识别潜在的风险点，并采取相应的风险控制措施。 资料来源：根据行业案例分析整理。 电商网站用户行为分析 案例描述：某电商网站使用Hive对用户的行为数据进行分析，以优化网站的用户体验和运营策略。 详细分析：该网站创建了多个Hive表来存储用户信息、商品信息、订单信息等数据。通过HiveQL查询，该网站能够统计用户的浏览次数、搜索次数、下单次数等指标，计算用户的转化率、复购率等关键指标，从而优化网站的商品推荐、搜索等功能。 资料来源：参考Hive官方文档和电商行业案例分析。 媒体行业内容分析 案例描述：某媒体公司利用Hive对新闻文章的内容进行分析，以了解用户的阅读偏好和趋势。 详细分析：该公司将新闻文章存储在Hive中，并使用HiveQL对文章的内容进行分词、词频统计等操作。通过分析结果，该公司能够了解用户的阅读偏好和热点话题，从而优化内容生产策略。 资料来源：根据学术论文和行业案例分析整理。 物流行业路线规划 案例描述：某物流公司使用Hive对路线规划数据进行分析，以提高物流效率和降低成本。 详细分析：该公司将历史路线数据存储在Hive中，并使用HiveQL对路线数据进行聚类、优化等操作。通过分析结果，该公司能够找到最优的路线规划方案，提高物流效率并降低成本。 资料来源：参考Hive官方文档和物流行业案例分析。 医疗行业患者数据分析 案例描述：某医疗机构利用Hive对患者的病历、诊断等数据进行分析，以提供更好的医疗服务。 详细分析：该机构将患者的病历、诊断等数据存储在Hive中，并使用HiveQL对数据进行查询和分析。通过分析结果，该机构能够了解患者的健康状况、疾病发展趋势等信息，为医生提供准确的诊断依据和治疗建议。 资料来源：根据医疗行业案例分析整理。

    三、总结 

       Hive作为Hadoop生态系统中的重要组成部分，在大数据分析、数据仓库等领域具有广泛的应用场景。通过上述五个实际案例的分析和说明，我们可以更加深入地了解Hive技术的实际应用和价值所在。在未来的工作中，我们可以根据具体业务需求选择合适的Hive应用场景和解决方案，以更好地利用Hive技术为企业创造更大的价值。