2026年hive期末考试试题

2026年hive期末考试试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年Hive期末考试试题考核对象：计算机科学与技术专业本科二年级学生题型分值分布：-单选题（20分）-填空题（20分）-判断题（20分）-简答题（12分）-应用题（18分）总分：100分一、单选题（每题2分，共10题，20分）1.Hive中，以下哪种文件格式最适合进行大规模数据存储和查询优化？A.TextFileB.ORCC.AvroD.Parquet参考答案：B2.在Hive中，以下哪个函数用于计算字符串的长度？A.LENGTH()B.SIZE()C.COUNT()D.LENGTHS()参考答案：A3.HiveQL中，如何创建一个临时表？A.CREATETEMPORARYTABLEB.CREATETEMPTABLEC.CREATETEMPORARYVIEWD.CREATETEMPORARYDATABASE参考答案：A4.Hive中，以下哪个组件负责将HiveQL语句转换为MapReduce作业？A.MetastoreB.DriverC.CompilerD.Executor参考答案：C5.在Hive中，如何对数据进行排序？A.ORDERBYB.SORTBYC.GROUPBYD.FILTERBY参考答案：A6.Hive中，以下哪种文件格式支持列式存储？A.SequenceFileB.RCFileC.ORCD.Avro参考答案：C7.Hive中，以下哪个参数用于控制MapReduce任务的内存使用？A.mapreduce.map.memory.mbB.hive.exec.dynamic.partitionC.hive.exec.parallelD.hive.optimize.index.filter参考答案：A8.Hive中，如何将两个表进行连接操作？A.JOINB.MERGEC.UNIOND.INTERSECT参考答案：A9.Hive中，以下哪个函数用于生成随机数？A.RAND()B.RANDOM()C.RANDOMIZE()D.GEN_RANDOM()参考答案：A10.Hive中，如何将查询结果保存到文件？A.INSERTINTOB.SELECTINTOC.EXPORTTOD.LOADDATA参考答案：A---二、填空题（每题2分，共10题，20分）1.Hive的元数据存储在______中。参考答案：Metastore2.Hive中，使用______关键字创建视图。参考答案：CREATEVIEW3.Hive中，______文件格式支持压缩。参考答案：ORC4.Hive中，______参数用于控制查询优化器的并行度。参考答案：hive.exec.parallel5.Hive中，______函数用于计算日期差。参考答案：DATEDIFF6.Hive中，______文件格式支持自描述性。参考答案：Parquet7.Hive中，______组件负责解析和执行HiveQL语句。参考答案：Driver8.Hive中，______关键字用于过滤数据。参考答案：WHERE9.Hive中，______参数用于控制Map任务的数量。参考答案：hive.map.tasks10.Hive中，______文件格式支持行式和列式存储。参考答案：ORC---三、判断题（每题2分，共10题，20分）1.Hive支持实时数据查询。参考答案：×2.Hive中的临时表在会话结束后自动删除。参考答案：√3.Hive中的ORC文件格式比TextFile更高效。参考答案：√4.Hive中的MapReduce任务总是比Tez任务慢。参考答案：×5.Hive中的视图是物理存储数据的。参考答案：×6.Hive中的参数设置只能在启动时进行。参考答案：×7.Hive中的GROUPBY操作会生成新的文件。参考答案：√8.Hive中的JOIN操作只能进行内连接。参考答案：×9.Hive中的数据仓库模式（DataWarehouseMode）可以提高查询性能。参考答案：√10.Hive中的外部表不会占用数据库的存储空间。参考答案：√---四、简答题（每题4分，共3题，12分）1.简述Hive中数据仓库模式（DataWarehouseMode）的特点。参考答案：-支持分区表和桶分区。-优化查询性能，通过物化视图和索引加速查询。-支持多级模式，便于数据组织和管理。2.Hive中，如何优化查询性能？参考答案：-使用列式存储格式（ORC、Parquet）。-创建索引和物化视图。-调整MapReduce参数（如内存分配、任务数量）。-使用分区和桶分区减少数据扫描量。3.Hive中，临时表和外部表的区别是什么？参考答案：-临时表：会话结束后自动删除，不占用永久存储空间。-外部表：数据存储在外部，表结构存储在Hive中，删除表时不会删除数据。---五、应用题（每题9分，共2题，18分）1.假设有以下两个表：-`sales`表：```sqlCREATETABLEsales(dateSTRING,productSTRING,amountINT)```-`products`表：```sqlCREATETABLEproducts(productSTRING,categorySTRING)```请编写HiveQL查询，统计每个产品类别的总销售额。参考答案：```sqlSELECTp.category,SUM(s.amount)AStotal_amountFROMsalessJOINproductspONduct=ductGROUPBYp.category```2.假设有以下数据：```plaintextsales_data.txt:2023-01-01,apple,1002023-01-01,banana,1502023-01-02,apple,200```请编写HiveQL语句，将`sales_data.txt`文件加载为表，并计算每天的总销售额。参考答案：```sql--创建外部表CREATEEXTERNALTABLEsales_data(dateSTRING,productSTRING,amountINT)LOCATION'/path/to/sales_data'ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','LINESTERMINATEDBY'\n';--查询每天的总销售额SELECTdate,SUM(amount)AStotal_amountFROMsales_dataGROUPBYdate```---标准答案及解析一、单选题1.B-ORC文件格式通过列式存储和压缩提高查询效率。2.A-LENGTH()函数用于计算字符串长度。3.A-CREATETEMPORARYTABLE创建临时表，会话结束后自动删除。4.C-Compiler负责将HiveQL转换为MapReduce作业。5.A-ORDERBY用于对结果进行排序。6.C-ORC支持列式存储。7.A-mapreduce.map.memory.mb控制Map任务内存。8.A-JOIN用于表连接操作。9.A-RAND()函数生成随机数。10.A-INSERTINTO用于保存查询结果到文件。二、填空题1.Metastore-Hive元数据存储在Metastore中。2.CREATEVIEW-使用CREATEVIEW创建视图。3.ORC-ORC文件格式支持压缩。4.hive.exec.parallel-该参数控制查询优化器的并行度。5.DATEDIFF-DATEDIFF函数计算日期差。6.Parquet-Parquet文件格式支持自描述性。7.Driver-Driver负责解析和执行HiveQL语句。8.WHERE-WHERE关键字用于数据过滤。9.hive.map.tasks-该参数控制Map任务数量。10.ORC-ORC文件格式支持行式和列式存储。三、判断题1.×-Hive不支持实时数据查询，适合批处理。2.√-临时表会话结束后自动删除。3.√-ORC比TextFile更高效。4.×-Tez在某些场景下比MapReduce更快。5.×-视图是逻辑存储，不占用物理空间。6.×-可以在运行时动态设置参数。7.√-GROUPBY操作会生成新的文件。8.×-Hive支持多种JOIN类型（内、外、左、右）。9.√-数据仓库模式通过分区和索引优化性能。10.√-外部表数据存储在外部，不占用数据库空间。四、简答题1.数据仓库模式特点：-支持分区和桶分区，优化查询性能。-通过物化视图和索引加速查询。-支持多级模式，便于数据组织。2.查询性能优化方法：-使用列式存储（ORC、Parquet）。-创建索引和物化视图。-调整MapReduce参数（内存、任务数量）。-使用分区和桶分区减少数据扫描量。3.临时表与外部表区别：-临时表：会话结束后自动删除，不占用永久存储。-外部表：数据存储在外部，表结构存储在Hive中，删除表不删除数据。五、应用题1.统计每个产品类别的总销售额：```sqlSELECTp.category,SUM(s.amount)AStotal_amountFROMsalessJOINproductspONduct=ductGROUPBYp.category```-解析：-使用JOIN连接`sales`和`products`表，按产品名称关联。-使用GROUPBY按产品类别分组，计算总销售额。2.加载文件并计算每天总销售额：```sqlCREATEEXTERNALTABLEsales_data(dateSTRING,productSTRING,amountINT)LOCATION