Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。
一、概述
1-1 数据仓库概念
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反应历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库体系结构通常含四个层次：数据源、数据存储和管理、数据服务、数据应用。
数据源：是数据仓库的数据来源，含外部数据、现有业务系统和文档资料等；
数据集成：完成数据的抽取、清洗、转换和加载任务，数据源中的数据采用ETL（Extract-Transform-Load）工具以固定的周期加载到数据仓库中。
数据存储和管理：此层次主要涉及对数据的存储和管理，含数据仓库、数据集市、数据仓库检测、运行与维护工具和元数据管理等。
数据服务：为前端和应用提供数据服务，可直接从数据仓库中获取数据供前端应用使用，也可通过OLAP（OnLine Analytical Processing，联机分析处理）服务器为前端应用提供负责的数据服务。
数据应用：此层次直接面向用户，含数据查询工具、自由报表工具、数据分析工具、数据挖掘工具和各类应用系统。
1-2 传统数据仓库的问题
无法满足快速增长的海量数据存储需求，传统数据仓库基于关系型数据库，横向扩展性较差，纵向扩展有限。
无法处理不同类型的数据，传统数据仓库只能存储结构化数据，企业业务发展，数据源的格式越来越丰富。
传统数据仓库建立在关系型数据仓库之上，计算和处理能力不足，当数据量达到TB级后基本无法获得好的性能。
1-3 Hive
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库，由Facebook开发，在某种程度上可以看成是用户编程接口，本身并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。有类SQL语言HiveQL，不完全支持SQL标准，如，不支持更新操作、索引和事务，其子查询和连接操作也存在很多限制。
Hive把HQL语句转换成MR任务后，采用批处理的方式对海量数据进行处理。数据仓库存储的是静态数据，很适合采用MR进行批处理。Hive还提供了一系列对数据进行提取、转换、加载的工具，可以存储、查询和分析存储在HDFS上的数据。
1-4 Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系
Hive依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据；
Pig可作为Hive的替代工具，是一种数据流语言和运行环境，适合用于在Hadoop平台上查询半结构化数据集，用于与ETL过程的一部分，即将外部数据装载到Hadoop集群中，转换为用户需要的数据格式；
HBase是一个面向列的、分布式可伸缩的数据库，可提供数据的实时访问功能，而Hive只能处理静态数据，主要是BI报表数据，Hive的初衷是为减少复杂MR应用程序的编写工作，HBase则是为了实现对数据的实时访问。
Hadoop生态系统中Hive与其他部分的关系
图 Hadoop生态系统中Hive与其他部分的关系
1-5 Hive与传统数据库的对比
表 Hive与传统数据库的对比
对比项 Hive 传统数据库
数据插入 支持批量导入，不可单条导入 支持单挑和批量导入
数据更新 不支持 支持
索引 有限索引功能，不像RDBMS有键的概念，
可在某些列上建索引，加速一些查询操作。
创建的索引数据，会被保存在另外的表中 支持
分区 支持，Hive表示分区形式进行组织的，根据
“分区列”的值对表进行粗略划分，加快数
据的查询速度 支持，提供分区功能来改善大型表以及具有各
种访问模式的表的可伸缩性、可管理性，以及
提高数据库效率
执行延迟 高，构建在HDFS和MR之上，比传统数据库
延迟要高 低，传统SQL语句的延迟一般少于1秒，而HQL
语句延迟可达分钟级。
扩展性 好，基于Hadoop集群，有很好的横向扩展性 有限，RDBMS非分布式，横向扩展（分布式添
加节点）难实现，纵向扩展（扩展内存，CPU
等）也很有限
1-6 Hive的部署和应用
1-6-1 Hive在企业大数据分析平台中的应用
当前企业中部署的大数据分析平台，除Hadoop的基本组件HDFS和MR外，还结合使用Hive、Pig、Hbase、Mahout，从而满足不同业务场景需求。
企业中一种常见的大数据分析平台部署框架
图 企业中一种常见的大数据分析平台部署框架
上图是企业中一种常见的大数据分析平台部署框架 ，在这种部署架构中：
Hive和Pig用于报表中心，Hive用于分析报表，Pig用于报表中数据的转换工作。
HBase用于在线业务，HDFS不支持随机读写操作，而HBase正是为此开发，可较好地支持实时访问数据。
Mahout提供一些可扩展的机器学习领域的经典算法实现，用于创建商务智能（BI）应用程序。
二、Hive系统架构
下图显示Hive的主要组成模块、Hive如何与Hadoop交互工作、以及从外部访问Hive的几种典型方式。
Hive系统架构
图 Hive 系统架构
Hive主要由以下三个模块组成：
用户接口模块，含CLI、HWI、JDBC、Thrift Server等，用来实现对Hive的访问。CLI是Hive自带的命令行界面；HWI是Hive的一个简单网页界面；JDBC、ODBC以及Thrift Server可向用户提供进行编程的接口，其中Thrift Server是基于Thrift软件框架开发的，提供Hive的RPC通信接口。
驱动模块（Driver），含编译器、优化器、执行器等，负责把HiveQL语句转换成一系列MR作业，所有命令和查询都会进入驱动模块，通过该模块的解析变异，对计算过程进行优化，然后按照指定的步骤执行。
元数据存储模块（Metastore），是一个独立的关系型数据库，通常与MySQL数据库连接后创建的一个MySQL实例，也可以是Hive自带的Derby数据库实例。此模块主要保存表模式和其他系统元数据，如表的名称、表的列及其属性、表的分区及其属性、表的属性、表中数据所在位置信息等。
喜欢图形界面的用户，可采用几种典型的外部访问工具：Karmasphere、Hue、Qubole等。
三、Hive工作原理
3-1 SQL语句转换成MapReduce作业的基本原理
3-1-1 用MapReduce实现连接操作
假设连接（join）的两个表分别是用户表User(uid,name)和订单表Order(uid,orderid)，具体的SQL命令：
SELECT name, orderid FROM User u JOIN Order o ON u.uid=o.uid;
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用MapReduce实现连接操作的基本原理
图 用MapReduce实现连接操作的基本原理
上图描述了连接操作转换为MapReduce操作任务的具体执行过程。
首先，在Map阶段，
User表以uid为key，以name和表的标记位（这里User的标记位记为1）为value，进行Map操作，把表中记录转换生成一系列KV对的形式。比如，User表中记录(1,Lily)转换为键值对(1,<1,Lily>)，其中第一个“1”是uid的值，第二个“1”是表User的标记位，用来标示这个键值对来自User表；
同样，Order表以uid为key，以orderid和表的标记位（这里表Order的标记位记为2）为值进行Map操作，把表中的记录转换生成一系列KV对的形式；
接着，在Shuffle阶段，把User表和Order表生成的KV对按键值进行Hash，然后传送给对应的Reduce机器执行。比如KV对(1,<1,Lily>)、(1,<2,101>)、(1,<2,102>)传送到同一台Reduce机器上。当Reduce机器接收到这些KV对时，还需按表的标记位对这些键值对进行排序，以优化连接操作；
最后，在Reduce阶段，对同一台Reduce机器上的键值对，根据“值”（value）中的表标记位，对来自表User和Order的数据进行笛卡尔积连接操作，以生成最终的结果。比如键值对(1,<1,Lily>)与键值对(1,<2,101>)、(1,<2,102>)的连接结果是(Lily,101)、(Lily,102)。
3-1-2 用MR实现分组操作
假设分数表Score(rank, level)，具有rank（排名）和level（级别）两个属性，需要进行一个分组（Group By）操作，功能是把表Score的不同片段按照rank和level的组合值进行合并，并计算不同的组合值有几条记录。SQL语句命令如下：
SELECT rank,level,count(*) as value FROM score GROUP BY rank,level;
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用MapReduce实现分组操作的实现原理
图 用MapReduce实现分组操作的实现原理
上图描述分组操作转化为MapReduce任务的具体执行过程。
首先，在Map阶段，对表Score进行Map操作，生成一系列KV对，其键为
接着在Shuffle阶段，对Score表生成的键值对，按照“键”的值进行Hash，然后根据Hash结果传送给对应的Reduce机器去执行。比如，键值对(
在Reduce阶段，把具有相同键的所有键值对的“值”进行累加，生成分组的最终结果。比如，在同一台Reduce机器上的键值对(
3-2 Hive中SQL查询转换成MR作业的过程
当Hive接收到一条HQL语句后，需要与Hadoop交互工作来完成该操作。HQL首先进入驱动模块，由驱动模块中的编译器解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行。执行器通常启动一个或多个MR任务，有时也不启动（如SELECT * FROM tb1，全表扫描，不存在投影和选择操作）
Hive中SQL查询的MapReduce作业转化过程
图 Hive中SQL查询的MapReduce作业转化过程
上图是Hive把HQL语句转化成MR任务进行执行的详细过程。
由驱动模块中的编译器–Antlr语言识别工具，对用户输入的SQL语句进行词法和语法解析，将HQL语句转换成抽象语法树（AST Tree）的形式；
遍历抽象语法树，转化成QueryBlock查询单元。因为AST结构复杂，不方便直接翻译成MR算法程序。其中QueryBlock是一条最基本的SQL语法组成单元，包括输入源、计算过程、和输入三个部分；
遍历QueryBlock，生成OperatorTree（操作树），OperatorTree由很多逻辑操作符组成，如TableScanOperator、SelectOperator、FilterOperator、JoinOperator、GroupByOperator和ReduceSinkOperator等。这些逻辑操作符可在Map、Reduce阶段完成某一特定操作；
Hive驱动模块中的逻辑优化器对OperatorTree进行优化，变换OperatorTree的形式，合并多余的操作符，减少MR任务数、以及Shuffle阶段的数据量；
遍历优化后的OperatorTree，根据OperatorTree中的逻辑操作符生成需要执行的MR任务；
启动Hive驱动模块中的物理优化器，对生成的MR任务进行优化，生成最终的MR任务执行计划；
最后，有Hive驱动模块中的执行器，对最终的MR任务执行输出。
Hive驱动模块中的执行器执行最终的MR任务时，Hive本身不会生成MR算法程序。它通过一个表示“Job执行计划”的XML文件，来驱动内置的、原生的Mapper和Reducer模块。Hive通过和JobTracker通信来初始化MR任务，而不需直接部署在JobTracker所在管理节点上执行。通常在大型集群中，会有专门的网关机来部署Hive工具，这些网关机的作用主要是远程操作和管理节点上的JobTracker通信来执行任务。Hive要处理的数据文件常存储在HDFS上，HDFS由名称节点（NameNode）来管理。
JobTracker/TaskTracker
NameNode/DataNode
四、Hive HA基本原理
在实际应用中，Hive也暴露出不稳定的问题，在极少数情况下，会出现端口不响应或进程丢失问题。Hive HA（High Availablity）可以解决这类问题。
Hive HA基本原理
图 Hive HA基本原理
在Hive HA中，在Hadoop集群上构建的数据仓库是由多个Hive实例进行管理的，这些Hive实例被纳入到一个资源池中，由HAProxy提供统一的对外接口。客户端的查询请求，首先访问HAProxy，由HAProxy对访问请求进行转发。HAProxy收到请求后，会轮询资源池中可用的Hive实例，执行逻辑可用性测试。
如果某个Hive实例逻辑可用，就会把客户端的访问请求转发到Hive实例上；
如果某个实例不可用，就把它放入黑名单，并继续从资源池中取出下一个Hive实例进行逻辑可用性测试。
对于黑名单中的Hive，Hive HA会每隔一段时间进行统一处理，首先尝试重启该Hive实例，如果重启成功，就再次把它放入资源池中。
由于HAProxy提供统一的对外访问接口，因此，对于程序开发人员来说，可把它看成一台超强“Hive”。
五、Impala
5-1 Impala简介
Impala由Cloudera公司开发，提供SQL语义，可查询存储在Hadoop和HBase上的PB级海量数据。Hive也提供SQL语义，但底层执行任务仍借助于MR，实时性不好，查询延迟较高。
Impala作为新一代开源大数据分析引擎，最初参照Dremel（由Google开发的交互式数据分析系统），支持实时计算，提供与Hive类似的功能，在性能上高出Hive3~30倍。Impala可能会超过Hive的使用率能成为Hadoop上最流行的实时计算平台。Impala采用与商用并行关系数据库类似的分布式查询引擎，可直接从HDFS、HBase中用SQL语句查询数据，不需把SQL语句转换成MR任务，降低延迟，可很好地满足实时查询需求。
Impala不能替换Hive，可提供一个统一的平台用于实时查询。Impala的运行依赖于Hive的元数据（Metastore）。Impala和Hive采用相同的SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口，可统一部署Hive和Impala等分析工具，同时支持批处理和实时查询。
5-2 Impala系统架构
Impala系统架构
图 Impala系统架构
上图是Impala系统结构图，虚线模块数据Impala组件。Impala和Hive、HDFS、HBase统一部署在Hadoop平台上。Impala由Impalad、State Store和CLI三部分组成。
Implalad：是Impala的一个进程，负责协调客户端提供的查询执行，给其他Impalad分配任务，以及收集其他Impalad的执行结果进行汇总。Impalad也会执行其他Impalad给其分配的任务，主要是对本地HDFS和HBase里的部分数据进行操作。Impalad进程主要含Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三个模块，与HDFS的数据节点（HDFS DataNode）运行在同一节点上，且完全分布运行在MPP（大规模并行处理系统）架构上。
State Store：收集分布在集群上各个Impalad进程的资源信息，用于查询的调度，它会创建一个statestored进程，来跟踪集群中的Impalad的健康状态及位置信息。statestored进程通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅以及与多个Impalad保持心跳连接，此外，各Impalad都会缓存一份State Store中的信息。当State Store离线后，Impalad一旦发现State Store处于离线状态时，就会进入恢复模式，并进行返回注册。当State Store重新加入集群后，自动恢复正常，更新缓存数据。
CLI：CLI给用户提供了执行查询的命令行工具。Impala还提供了Hue、JDBC及ODBC使用接口。
5-3 Impala查询执行过程
Impala 查询执行过程
图 Impala 查询执行过程
注册和订阅。当用户提交查询前，Impala先创建一个Impalad进程来负责协调客户端提交的查询，该进程会向State Store提交注册订阅信息，State Store会创建一个statestored进程，statestored进程通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅信息。
提交查询。通过CLI提交一个查询到Impalad进程，Impalad的Query Planner对SQL语句解析，生成解析树；Planner将解析树变成若干PlanFragment，发送到Query Coordinator。其中PlanFragment由PlanNode组成，能被分发到单独的节点上执行，每个PlanNode表示一个关系操作和对其执行优化需要的信息。
获取元数据与数据地址。Query Coordinator从MySQL元数据库中获取元数据（即查询需要用到哪些数据），从HDFS的名称节点中获取数据地址（即数据被保存到哪个数据节点上），从而得到存储这个查询相关数据的所有数据节点。
分发查询任务。Query Coordinator初始化相应的Impalad上的任务，即把查询任务分配给所有存储这个查询相关数据的数据节点。
汇聚结果。Query Executor通过流式交换中间输出，并由Query Coordinator汇聚来自各个Impalad的结果。
返回结果。Query Coordinator把汇总后的结果返回给CLI客户端。
5-4 Impala与Hive
Impala与Hive的对比
图 Impala与Hive的对比
不同点：
Hive适合长时间批处理查询分析；而Impala适合进行交互式SQL查询。
Hive依赖于MR计算框架，执行计划组合成管道型MR任务模型进行执行；而Impala则把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询。
Hive在执行过程中，若内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证查询能够顺利执行完成；而Impala在遇到内存放不下数据时，不会利用外存，所以Impala处理查询时会受到一定的限制。
相同点：
使用相同的存储数据池，都支持把数据存储在HDFS和HBase中，其中HDFS支持存储TEXT、RCFILE、PARQUET、AVRO、ETC等格式的数据，HBase存储表中记录。
使用相同的元数据。
对SQL的解析处理比较类似，都是通过词法分析生成执行计划。