Hive的基本概念

什么是 Hive 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
为什么使用 Hive

  • 采用类SQL语法去操作数据,提供快速开发的能力。
  • 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本。
  • 功能扩展很方便。
2.2. Hive 架构
Hive的基本概念
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  • 用户接口: 包括CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中,CLI(command line interface)为shell命令行;JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现,与传统数据库JDBC类似;WebGUI是通过浏览器访问Hive。
  • 元数据存储: 通常是存储在关系数据库如mysql/derby中。Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。
  • 解释器、编译器、优化器、执行器: 完成HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS 中,并在随后有MapReduce 调用执行。
2.3. Hive 与 Hadoop 的关系
Hive利用HDFS存储数据,利用MapReduce查询分析数据
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1561705940248.png 2.4. Hive与传统数据库对比
hive用于海量数据的离线数据分析
Hive的基本概念
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1561705959607.png 【Hive的基本概念】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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