Hive是什么

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1、什么是Hive?

(1)Hive的定义

Hive一个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查询功能的数据仓库工具,而且它是基于Hadoop的。因此,从本质上来看,Hive是将SQL转换为MapReduce程序的工具。因为,比直接用MapReduce开发效率更高,Hive的主要作用就是用来做离线数据分析。

(2)Hive架构

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。

 

(3)Hive数据模型

Hive中所有的数据都存储在HDFS中,没有专门的数据存储格式。在创建表时指定数据中的分隔符,Hive就可以映射成功,解析数据。Hive中包含以下数据模型:                                 

db:在hdfs中表现为hive.metastore.warehouse.dir目录下一个文件夹;

table:在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹;

external table:数据存放位置可以在 HDFS任意指定路径;

partition:在hdfs中表现为table目录下的子目录;

bucket:在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件。

2、为什么要用Hive?

(1)Hive与传统数据库对比

Hive是什么

Hive用于海量数据的离线数据分析。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。

(2)Hive的优势

Hive利用HDFS存储数据,利用MapReduce查询分析数据。因为直接使用Hadoop MapReduce处理数据,会面临人员学习成本太高的问题,而且MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大。而使用Hive,操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力的同时还避免了去写MapReduce,从而减少开发人员的学习成本,功能扩展更加方便。

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