1. 面试官：以 MapReduce 为基础，解释 Hive 数据查询的工作原理。

2. 面试官：介绍 Hive 中的分区表和非分区表，以及它们在数据查询和分析中的区别和优势。

3. 面试官：在 Hive 中使用 JOIN 进行数据查询时，如何优化查询性能？请举例说明。

4. 面试官：解释 Hive 中的 ACID 事务特性，以及它如何帮助在数据查询和分析中确保数据一致性。

5. 面试官：使用窗口函数和分析函数在 Hive 中进行数据查询时，如何实现数据的分组、排序和分析？

6. 面试官：探讨 Hive 中的查询优化技术，包括统计信息收集、分区裁剪、以及谓词下推等。

7. 面试官：讨论 Hive 中的查询优化器，以及它在数据查询和分析中的作用和原理。

8. 面试官：在 Hive 中使用 UDF 和 UDAF 进行数据查询时，如何编写高效的用户定义函数？

9. 面试官：解释 Hive 中的查询计划和执行引擎，以及它们在数据查询和分析中的作用和流程。

10. 面试官：探讨 Hive 中的数据压缩技术，包括压缩算法的选择、压缩比的影响，以及压缩在数据查询和分析中的优势和不足。