2021年大数据Hive（一）：Hive基本概念

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目录

历史文章

前言

Hive基本概念

一、Hive介绍

1、什么是Hive

2、为什么使用Hive

​​​​​​​3、Hive的特点

二、Hive架构

1、架构图

​​​​​​​2、基本组成

​​​​​​​3、Hive与传统数据库对比

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历史文章

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前言

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​​​​​​​Hive基本概念

 

一、Hive介绍

1、什么是Hive

Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端。

 

 

​​​​​​​2、为什么使用Hive

• 直接使用hadoop所面临的问题

1. 人员学习成本太高
2. 项目周期要求太短
3. MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大

• 为什么要使用Hive

1. 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力
2. 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本
3. 功能扩展很方便​​​​​​​

​​​​​​​3、Hive的特点

1. Hive最大的特点是通过类SQL来分析大数据，而避免了写MapReduce程序来分析数据，这样使得分析数据更容易。
2. 数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能，它可以使已经存储的数据结构化。
3. Hive是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）。
4. 数据存储方面：它能够存储很大的数据集，可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统（如Apache HBase）中的文件。
5. 数据处理方面：因为Hive语句最终会生成MapReduce任务去计算，所以不适用于实时计算的场景，它适用于离线分析。
6. Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎；
7. 数据的存储格式有多种，比如数据源是二进制格式，普通文本格式等等；

 

二、Hive架构

 

1、架构图

 

 

 

​​​​​​​2、基本组成

客户端:Client CLI(hive shell 命令行),JDBC/ODBC(java访问hive),WEBUI(浏览器访问hive)

元数据:Metastore:本质上只是用来存储hive中有哪些数据库，哪些表，表的字段，,表所属数据库(默认是default) ，分区，表的数据所在目录等，元数据默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore。

驱动器:Driver

(1)解析器(SQL Parser):将SQL字符转换成抽象语法树AST,这一步一般使用都是第三方工具库完成,比如antlr,对AST进行语法分析,比如表是否存在,字段是否存在,SQL语句是否有误

(2)编译器(Physical Plan):将AST编译生成逻辑执行计划

(3)优化器(Query Optimizer):对逻辑执行计划进行优化

(4)执行器(Execution):把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划,对于Hive来说,就是MR/Spark

存储和执行：Hive使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算

 

​​​​​​​3、Hive与传统数据库对比

总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析

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