大数据方向学习系列——Hive——第一章:Hive入门

系列文章目录

第一章 Hive入门
第二章 Hive安装


文章目录

  • 系列文章目录
      • 碎碎念
  • 1.1 Hive是什么?
  • 1.2 Hive的优缺点
    • 1.2.1 优点
    • 1.2.2 缺点
  • 1.3 Hive架构原理
  • 1.4 Hive和数据库比较
    • 1.4.1 查询语言
    • 1.4.2 数据存储位置
    • 1.4.3 数据更新
    • 1.4.4 索引
    • 1.4.5
    • 1.4.6 执行延迟
    • 1.4.7 可扩展性
    • 1.4.8 数据规模
  • 总结


碎碎念

从3月15号到4月2号,两个多星期都没写博客了,一直在学习新的知识,emmm,主要还是看了看尚学堂出品的Java300集。这个课程质量非常高,对于新手小白来说非常友好,我看完后收获很大。
唉,踏上程序员这条路是真的苦逼,天天坐在电脑前学习,前面的知识那么多学了忘忘了学…这段时间给自己买了一个记忆棉枕头,原本是想着枕头的 但感觉并不舒服,于是就拿来枕屁股了,hahahhhhh,男人就是要对自己好一些
校园疫情封校,这段时间每天运动一个小时,感觉身体越来越棒了(实际上是,跑了5公里第二天小腿酸得不行), 减肥减肥,解封后带喜欢的妹子去吃饭,生活又阳光了起来!
好吧,碎碎念了这么多,抽回正题,加油学习,拉开差距!
提示:以下是本篇文章正文内容

1.1 Hive是什么?

    Hive:是由Meta(之前叫Facebook,2022年股价跌了34%,另外说一句3月15号,中概股暴雷,抄底到现在也有50%的利润了)开源用于解决海量结构化日志的数据统计。
    Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以把结构化的数据文件映射为一张表,并且提供类似SQL的查询功能。
    本质是:将HQL转化为MapReduce程序
大数据方向学习系列——Hive——第一章:Hive入门_第1张图片
1)Hive处理的数据储存在HDFS中
2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce
3)执行程序运行在Yarn上

1.2 Hive的优缺点

1.2.1 优点

  1. 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单、容量上手)。
  2. 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本
  3. Hive的执行延迟比较高,因此Hive常用于数据分析,对实时性要求不高的场合。
  4. Hive优势在于处理大数据
  5. Hive支持用户自定义函数

1.2.2 缺点

1.Hive的HQL表达能力有限
(1) 迭代算法无法表达
(2)数据挖掘方面不擅长

2.Hive的效率比较低
(1)Hive自动生成的MapReduce作业,通常不够智能化
(2)Hive调优比较困难,粒度较粗

1.3 Hive架构原理

大数据方向学习系列——Hive——第一章:Hive入门_第2张图片

1.用户接口:Client
CLI(hive shell)、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI(浏览器访问hive)
2.元数据:Metastore
元数据包括:表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段、表的类型(是否是外部表)、表的数据所在目录等;
默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore
3.Hadoop
使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算。
4.驱动器:Driver
(1)解析器(SQL Parser):将SQL字符串转换成抽象语法树AST,这一步一般都用第三方工具库完成,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语义是否有误。
(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。
大数据方向学习系列——Hive——第一章:Hive入门_第3张图片
Hive通过给用户提供的一系列交互接口,接收到用户的指令(SQL),使用自己的Driver,结合元数据(MetaStore),将这些指令翻译成MapReduce,提交到Hadoop中执行,最后,将执行返回的结果输出到用户交互接口。

1.4 Hive和数据库比较

Hive采用了类似SQL的查询语言HQL,因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。

1.4.1 查询语言

由于SQL被广泛的应用于数据仓库中,因此,专门针对HIve的特性设计了类SQL的查询语言HQL。

1.4.2 数据存储位置

Hive是建立在Hadoop上的,所有的Hive数据都是储存在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

1.4.3 数据更新

由于Hive是针对数据仓库应用设计的,而数据仓库的内容是读多写少。因此,Hive中不建议对数据的改写,所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的,因此可以使用Insert into … values 添加数据,使用update … set 修改数据。

1.4.4 索引

Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理,甚至不会对数据进行扫描,因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时,需要暴力扫描整个数据,因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入, Hive 可以并行访问数据,因此即使没有索引,对于大数据量的访问,Hive 仍然可以体现出优势。数据库中,通常会针对一个或者几个列建立索引,因此对于少量的特定条件的数据的访问,数据库可以有很高的效率,较低的延迟。由于数据的访问延迟较高,决定了 Hive 不适合在线数据查询。

1.4.5

执行Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。

1.4.6 执行延迟

Hive 在查询数据的时候,由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟,因此在利用MapReduce 执行Hive查询时,也会有较高的延迟。相对的,数据库的执行延迟较低。当然,这个低是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候,Hive的并行计算显然能体现出优势。

1.4.7 可扩展性

由于Hive是建立在Hadoop之上的,因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的(世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!,2009年的规模在4000 台节点左右)。而数据库由于 ACID 语义的严格限制,扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。

1.4.8 数据规模

由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算,因此可以支持很大规模的数据;对应的,数据库可以支持的数据规模较小。


总结

以上就是今天要讲的内容,本文主要介绍了Hive是什么,Hive的优缺点,以及Hive和数据库的区别处理数据规模、速度的比较。

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