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一.简介
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,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
二.架构
1.用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI。其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server。在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动Hive Server。 WUI是通过浏览器访问Hive。
2.Hive将元数据存储在数据库中,如mysql、derby。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。
3.解释器、编译器、优化器完成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。 4.Hive的数据存储在HDFS中,大部分的查询、计算由MapReduce完成(包含*的及类似的查询除外,比如select * from tbl不会生成MapRedcue任务)。
三.HQL解释过程
四.Hive搭建模式
1.local模式
此模式连接到一个In-memory的数据库Derby,一般用于Unit Test。
2.单用户模式
通过网络连接到一个数据库中,是最经常使用到的模式
3.远程服务器模式/多用户模式
用于非Java客户端访问元数据库,在服务器端启动MetaStoreServer,客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库
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原文地址:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10523820.html