黑猴子的家：Hive 架构概述

1、用户接口: shell/CLI, jdbc/odbc, webui Command Line Interface

CLI，Shell 终端命令行（Command Line Interface），采用交互形式使用 Hive 命令行与 Hive 进行交互，最常用（学习，调试，生产）

JDBC/ODBC，是 Hive 的基于 JDBC 操作提供的客户端，用户（开发员，运维人员）通过 这连接至 Hive server 服务

Web UI，通过浏览器访问 Hive

2、元数据存储系统 ： RDBMS MySQL

元数据，通俗的讲，就是存储在 Hive 中的数据的描述信息。

Hive 中的元数据通常包括：表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（内部表和 外部表），表的数据所在目录

Metastore 默认存在自带的 Derby 数据库中。缺点就是不适合多用户操作，并且数据存 储目录不固定。数据库跟着 Hive 走，极度不方便管理

解决方案：通常存我们自己创建的 MySQL 库（本地 或 远程）

Hive 和 MySQL 之间通过 MetaStore 服务交互

3、驱动器：底层的Driver： 驱动器Driver，编译器Compiler，优化器Optimizer，执行器Executor

Driver 组件完成 HQL 查询语句从词法分析，语法分析，编译，优化，以及生成逻辑执行 计划的生成。生成的逻辑执行计划存储在 HDFS 中，并随后由 MapReduce 调用执行

Hive 的核心是驱动引擎， 驱动引擎由四部分组成：

(1) 解释器：解释器的作用是将 HiveSQL 语句转换为抽象语法树（AST）

(2) 编译器：编译器是将语法树编译为逻辑执行计划

(3) 优化器：优化器是对逻辑执行计划进行优化

(4) 执行器：执行器是调用底层的运行框架执行逻辑执行计划

4、跨语言服务 ： thrift server 提供了一种能力，让用户可以使用多种不同的语言来操纵hive

Thrift 是 Facebook 开发的一个软件框架，可以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

5、Hadoop

使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。