大数据面试真题：Hive SQL 常用函数与性能调优实战（附标准答案）
💡 导读
大家好，我是蔡老师，10年大厂开发经验，5年大数据一线教学经验，帮上千同学拿下大数据岗offer。今天给大家拆解面试最高频的Hive SQL核心考点，附面试级标准答案和避坑指南，帮你面试少走90%的弯路。
在大数据面试中，SQL能力是考察的重中之重，无论是Hadoop、Hive还是Spark开发岗，SQL功底直接决定了面试的成败。很多零基础转行的同学，往往在“窗口函数”和“性能优化”这两个环节丢分。
今天我们复盘一场真实的大数据面试录音，面试官重点考察了Hive SQL的常用函数、窗口函数区别以及数据倾斜处理。本文将针对这些高频考点，提供面试官级的标准回答与避坑指南。
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Q1: 常用窗口函数 row_number, rank, dense_rank 的区别是什么？
✅ 参考答案： 这三个函数都用于处理分组排序，但处理“并列”数据时的逻辑不同（假设数据为：100, 100, 90）：
- 1.
row_number()：不考虑并列，强制生成连续序号。结果为：1, 2, 3。常用于去重（取 top 1）。 - 2.
rank()：考虑并列，且跳过后续排名。结果为：1, 1, 3。 - 3.
dense_rank()：考虑并列，但不跳过后续排名（紧凑排名）。结果为：1, 1, 2。
👀 面试官考察点： 考察候选人对 Hive 开窗函数的理解深度，以及在实际业务场景（如计算排名、TopN）中选择正确函数的能力。
❌ 避坑指南： 千万不要只说“都是排序的”。一定要举例说明（如上述100分的例子），并说明 row_number 常用于去重场景，这样能体现你的实战经验。
Q2: 字符串拼接函数 concat 与 concat_ws 有什么区别？
✅ 参考答案：
- 1.
concat(str1, str2, ...)：将多个字符串拼接。注意：如果其中任何一个参数为 NULL，则整个结果返回 NULL。 - 2.
concat_ws(separator, str1, str2, ...)：指定分隔符进行拼接（WS = With Separator）。优势：它会自动跳过 NULL 值，不会因为某个字段为空导致整个结果为空。
👀 面试官考察点： 考察 ETL 开发细节。在处理脏数据（含 NULL 值）时，选择错误的函数会导致数据丢失。
❌ 避坑指南： 很多候选人忽略了 concat 对 NULL 值的敏感性。面试时一定要强调：“在数仓清洗层，为了防止字段为 NULL 导致结果异常，通常优先使用 concat_ws。”
Q3: Hive SQL 性能优化有哪些常用手段？（针对 Join 和 数据倾斜）
✅ 参考答案：
- 1. MapJoin（大表 Join 小表）：将小表加载到内存中，在 Map 端完成 Join，避免 Shuffle，极大提升效率。
- • 列剪裁：只
SELECT 需要的列，避免 SELECT *。 - • 分区裁剪：在
WHERE 子句中精准指定分区字段，避免全表扫描。
- • 空值处理：过滤 NULL 值或给 NULL 值赋予随机值。
- • Key 加盐：给倾斜的 Key 加上随机前缀，分散到不同的 Reducer 处理，最后再聚合。
👀 面试官考察点： 这是 大数据面试 中最高频的进阶题。考察候选人是否具备处理海量数据（TB/PB级）的工程思维。
❌ 避坑指南： 回答 Join 优化时，不要只说“小表在前”。现在的 Hive CBO 优化器通常能自动调整，重点应放在 MapJoin 的原理和 SQL 过滤条件下推 上。
🔑 核心考点总结
- • 窗口函数：必须熟练掌握
row_number、rank、dense_rank 的应用场景。 - • NULL 值处理：在字符串拼接和聚合运算中，务必注意 NULL 值带来的陷阱。
- • 性能调优：不仅仅是写出 SQL，更要写出跑得快的 SQL（MapJoin、分区裁剪、解决倾斜）。
💬 这几道题你面试的时候遇到过吗？欢迎在评论区留言交流，我会一一回复！
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