Hive原理与工作机制
Hive原理与工作机制
目录
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- Hive原理与工作机制
- 一、Hive是什么？
- 二、Hive解决了怎样的问题
- 三、HIve相关组件
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- 1.服务端组件
- 2.客户端组件
- 四、hive查询执行过程
一、Hive是什么？
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
二、Hive解决了怎样的问题
在Hadoop项目的众多大数据组件中，HDFS解决了文件分布式存储问题，MapReduce解决了文件处理分布式计算问题，HBASE解决了分布式文件的存储与检索问题，注意HBASE的存储与HDFS的存储有所不同，简单来说就是HBASE是基于HDFS之上的，用户通过HABSE的命令行即可将数据存储到HDFS文件系统上，而不用详细了解HDFS的存储原理。
HBASE适合做单行数据或实时性数据的检索，但是对于数据的统计或者计算却无能无力，譬如，用户想统计几十亿行数据中出现了多少个HelloWorld，这时需要用户手写一堆MapReduce程序，这对熟悉SQL的程序员来说，非常不方便，如果能用SQL的方式查询分布式文件将大大减少程序人员的学习成本。
于是，Hive应运而生。
三、HIve相关组件
1.服务端组件
Driver组件：该组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是将HiveQL（类SQL）语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的MapReduce计算框架。
Metastore组件：元数据服务组件，这个组件存取Hive的元数据，Hive的元数据存储在关系数据库里，Hive支持的关系数据库有Derby和Mysql。作用是：客户端连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。
Thrift服务：Thrift是Facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，Hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用Hive的接口。
2.客户端组件
CLI：命令行界面。用户可以使用该接口创建表、查询表等操作。
JDBC/ODBC：Hive架构的JDBC和ODBC接口是建立在Thrift客户端之上，使用该接口实现程序语言对hive的调用。
WEBGUI：Hive客户端提供了一种通过网页的方式访问Hive所提供的服务。这个接口对应Hive的HWI组件（Hive Web Interface），使用前要启动HWI服务。
四、hive查询执行过程
1.Execute Query：用户将HQL语句发送到driver来执行。
2.Get Plan：Driver根据查询编译器解析query语句,验证query语句的语法,查询计划或者查询条件。
3.Get Metadata：编译器将元数据请求发送给Metastore(数据库)。
4.Send Metadata：Metastore将元数据作为响应发送给编译器。
5.Send Plan：编译器检查要求和重新发送Driver的计划。到这里,查询的解析和编译完成。
6.Execute Plan：Driver将执行计划发送到执行引擎。
6.1）Execute Job：hadoop内部执行的是mapreduce工作过程,任务执行引擎发送一个任务到资源管理节点(resourcemanager)，资源管理器分配该任务到任务节点，由任务节点上开始执行mapreduce任务。
6.2）Metadata Ops：在执行引擎发送任务的同时,对hive的元数据进行相应操作。
7.Fetch Result：执行引擎接收数据节点(data node)的结果。
8.Send Results：执行引擎发送这些合成值到Driver。
9.Send Results：Driver将结果发送到hive接口。
本文参考：https://www.jianshu.com/p/afe2248aa86e