文章目录
- Hive简介
- 什么是Hive
- 为什么使用Hive？
- Hive的特点
- Hive的缺点
- Hive架构
- 架构图
- 基本组成
- Hive与Hadoop的关系
Hive简介
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（HQL）。 其本质是将SQL转化为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，Hive可以理解为一个将SQL转化为MapReduce的任务的工具。
为什么使用Hive？
有Hadoop 这么好的技术，为什么还会有Hive呢？
人员的学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
所以Hive就出现了
操作接口采用类SQL语法，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。
Hive的特点
可扩展 Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。 延展性 Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 容错 良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。
Hive的缺点
每次的执行开销较大 任务运行时间较长 延时较高。
Hive架构
架构图
基本组成
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。
Hive与Hadoop的关系
Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据
