一. hive概述

1. hive的产生背景

mapreduce程序大部分解决的问题是结构化数据，而解决结构化数据最佳方案是一条sql语句

hive出现的主要原因是解决mapreduce开发成本高的问题。但hive不能完全替代mr，只能处理mr中的结构化数据。

2. hive是什么

hive提供另一种语言用于编写MapReduce程序，即HQL。

Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行，所以底层运行的仍然是mapreduce。

hive高度依赖hadoop，业务数据都存储在HDFS上。

3. 数据仓库和数据库的区别

hive是基于hadoop的数据仓库工具。这里对比下数据仓库和数据库的区别

1）应用场景上：

数据仓库：属于olap，即On line Analysis Processing联机分析处理，擅长于数据分析，即query。hive不支持delete、update 支持insert，但效率极低。

数据库：属于oltp，即On line Transaction Processing 联机事务处理，擅长于处理事务，不擅长数据分析。

2）模式上：

数据仓库：数据读取时，会按照表的结构进行数据校验；

数据库：数据写入时，会按照表的结构进行数据校验。

3）事务支持上：数据库有事务概念，数据仓库不支持事务。

4. hive优缺点

优点：延展性强：271个内置函数，并可自定义函数

缺点：

hive不支持delete和update操作；不支持事务；不支持实时查询，适合离线任务。

二. Hive 架构

Hive 作为 Hadooop 生态的数据仓库，主要能力是对 HiveQL 进行编译、解析，生成并执行相应的作业。

 

Hive主要由以下四个模块组成：

1.用户接口模块

用来实现对hive的访问，有CLI、HWI、JDBC、Thrift Server等

• Cli（Command Line Interface）：即命令行操作，类似sql

• web ui（界面基本不用）

• 通过jdbc/odbc进行连接：一般地hive连接：jdbc:hive2://(hive所在节点的)主机名:10000；

从上面的架构图可以看到，通过JDBC、ODBC连接，先会经过Thrift Server，然后再到Driver；其他通过command line和hive web interface则直接和Driver进行交互。

2. thrift server

即跨语言服务层：它将其他语言（java，c，python）转化为hive可识别的语言可以让不同的编程语言调用Hive的接口。

其中hive提供的Thrift 接口可以让用户通过JDBC连接发送HiveQL请求到thrift接口，然后交由 Driver，最后Thrift将执行结果返回客户端。

3. Driver

Hive执行的核心流程：

解释器：将Hql语句转化为抽象的语法树（提取关键字）；

编译器：将抽象语法树编译成mapreduce任务；

优化器：对编译结果进行优化（任务的合并）；

执行器：最后由 Executor 执行器进行执行。

4. Meta Store

1）hive元数据可以存储在mysql中。默认元数据存储在一个自带的关系型数据库derby，但因为是单用户企业不适用。

2）hive元数据的储存内容：表数据的字段信息（字段名，字段类型，字段顺序）、表名信息表、以及和hdfs目录对应的关系。

三. hive的知识目录

1.hive的安装、运维等

2.数据类型与文件格式

3.hiveQL的使用：

         库表定义、数据操作、数据查询

          视图、索引

4. hiveQL函数、自定义函数

5. 模式设计

6. 调优

7. 其他格式和压缩方法

8. 原理：hive的Thrift服务