面试题 01 窗口函数（开窗函数）
OVER()：用于指定分析函数工作时的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化；
CURRENT ROW：当前行；
n PRECEDING：往前n行数据；
n FOLLOWING：往后n行数据；
UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点
UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点；
LAG(col,n,default_val)：往前第n行数据；
LEAD(col,n, default_val)：往后第n行数据；
NTILE(n)：把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。这个函数需要注意：n必须为int类型。
面试题 02 行转列函数
CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串。
例如：concat( aa, ‘:’, bb) 就相当于把aa列和bb列用冒号连接起来了，aa:bb。
CONCAT_WS(separator, str1, str2,…)：CONCAT_WS() 代表 CONCAT With Separator ，是CONCAT()的特殊形式。第一个参数是其它参数的分隔符。分隔符的位置放在要连接的两个字符串之间。分隔符可以是一个字符串，也可以是其它参数。如果分隔符为 NULL，则结果为 NULL。函数会忽略任何分隔符参数后的 NULL 值。但是CONCAT_WS()不会忽略任何空字符串。(然而会忽略所有的 NULL）。
COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。
面试题03、列转行函数
EXPLODE(col)：将hive某列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
LATERAL VIEW：常和UDTF函数一起使用。
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：用于和split, explode等UDTF一 起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
面试题04、Hive的数据文件存储格式
texfile：默认的存储格式：普通的文本文件，数据不压缩，磁盘的开销比较大，分析开销大。
sequencefile：提供的一种二进制存储格式，可以切割，天生压缩。
rcfile：提供的是一种行列混合存储方式，该方式会把相近的行和列数据放在一块儿，存储比较耗时，查询效率高，也天生压缩。
orc：是rcfile的一种优化存储。
parquet：自定义输入输出格式
面试题05、Hive中常用的系统函数有哪些
date_add(str,n)、date_sub(str,n) 加减时间
next_day(to_date(str),’MO’) 周指标相关,获取str下周一日期
date_format(str,’yyyy’) 根据格式整理日期
last_day(to_date(str)) 求当月最后一天日期
collect_set(col) 收集数据返回一个以逗号分割的字符串数组 get_json_object(jsondata,object) 解析json，使用object获取对象值 NVL(str,replace) 空字段赋值，str为空返回replace值；两个都为空则返回null
总结
今天我们复习了面试中常考的Hive相关的五个问题，你做到心中有数了么？
其实做这个专栏我也有私心，就是希望借助每天写一篇面试题，督促自己学习，以免在吹水群甚至都没有谈资！
对了，如果你的朋友也在准备面试，请将这个系列扔给他，
这几天由于参加学校活动，到上海参观互联网企业，一直没时间写，让大家久等了在这里说声抱歉。。。
好了，今天就到这里，学废了的同学，记得在评论区留言：打卡。给同学们以激励。
