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2021年大数据Hive(一):​​​​​​​Hive基本概念

互联网 diligentman 3小时前 3次浏览

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目录

历史文章

前言

Hive基本概念

一、Hive介绍

1、什么是Hive

2、为什么使用Hive

​​​​​​​3、Hive的特点

二、Hive架构

1、架构图

​​​​​​​2、基本组成

​​​​​​​3、Hive与传统数据库对比


历史文章

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前言

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2021年大数据Hive(一):​​​​​​​Hive基本概念

 

​​​​​​​Hive基本概念

 

一、Hive介绍

1、什么是Hive

Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初,Hive是由Facebook开发,后来移交由Apache软件基金会开发,并作为一个Apache开源项目。

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。

2021年大数据Hive(一):​​​​​​​Hive基本概念

 

 

​​​​​​​2、为什么使用Hive

  • 直接使用hadoop所面临的问题
  1. 人员学习成本太高
  2. 项目周期要求太短
  3. MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
  • 为什么要使用Hive
  1. 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力
  2. 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本
  3. 功能扩展很方便​​​​​​​

​​​​​​​3、Hive的特点

  1. Hive最大的特点是通过类SQL来分析大数据,而避免了写MapReduce程序来分析数据,这样使得分析数据更容易。
  2. 数据是存储在HDFS上的,Hive本身并不提供数据的存储功能,它可以使已经存储的数据结构化。
  3. Hive是将数据映射成数据库和一张张的表,库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL)。
  4. 数据存储方面:它能够存储很大的数据集,可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统(如Apache HBase)中的文件。
  5. 数据处理方面:因为Hive语句最终会生成MapReduce任务去计算,所以不适用于实时计算的场景,它适用于离线分析。
  6. Hive除了支持MapReduce计算引擎,还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎;
  7. 数据的存储格式有多种,比如数据源是二进制格式,普通文本格式等等;

 

二、Hive架构

 

1、架构图

2021年大数据Hive(一):​​​​​​​Hive基本概念

 

 

 

​​​​​​​2、基本组成

客户端:Client CLI(hive shell 命令行),JDBC/ODBC(java访问hive),WEBUI(浏览器访问hive)

元数据:Metastore:本质上只是用来存储hive中有哪些数据库,哪些表,表的字段,,表所属数据库(默认是default) ,分区,表的数据所在目录等,元数据默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore。

驱动器:Driver

(1)解析器(SQL Parser):将SQL字符转换成抽象语法树AST,这一步一般使用都是第三方工具库完成,比如antlr,对AST进行语法分析,比如表是否存在,字段是否存在,SQL语句是否有误

(2)编译器(Physical Plan):将AST编译生成逻辑执行计划

(3)优化器(Query Optimizer):对逻辑执行计划进行优化

(4)执行器(Execution):把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划,对于Hive来说,就是MR/Spark

存储和执行:Hive使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算

 

​​​​​​​3、Hive与传统数据库对比

2021年大数据Hive(一):​​​​​​​Hive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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