Hive定义

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张数据表，并可以使用类似SQL的方式来对数据文件进行读写以及管理。这套Hive SQL 简称HQL。Hive的执行引擎可以是MR、Spark、Tez。

Hive的本质是将HQL转换成MapReduce任务，完成整个数据的分析查询，减少编写MapReduce的复杂度 。

Hive的优缺点

优点

1. 学习成本低:提供了类SQL查询语言HQL,使得熟悉SQL语言的开发人员无需关心细节,可以快速上手.
2. 海量数据分析:底层是基于海量计算到MapReduce实现.
3. 可扩展性：为超大数据集设计了计算/扩展能力（MR作为计算引擎，HDFS作为存储系统），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。
4. 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。
5. 良好的容错性:某个数据节点出现问题HQL仍可完成执行。
6. 统计管理：提供了统一的元数据管理

缺点

1. Hive的HQL表达能力有限
2. 迭代式算法无法表达.
3. Hive的效率比较低.
4. Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化.
5. Hive调优比较困难，粒度较粗.

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Hive的架构

核心结构如下图:

用户连接接口

CLI：是指Shell命令行
JDBC/ODBC:是指Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似。
WebUI:是指可通过浏览器访问Hive。

hriftserver

​ hive的可选组件,此组件是一个软件框架服务，允许客户端使用包括Java、C++、Ruby和其他很多种语言，通过编程的方式远程访问Hive。
元数据

​ Hive将元数据存储在数据库中，如Mysql、Derby。Hive中的元数据包括(表名、表所属的数据库名、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等）

驱动(Driver)

• 解析器(SQLParser):

  将HQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，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语义是否有误。

• 编译器(Compiler)：

  对hql语句进行词法、语法、语义的编译(需要跟元数据关联)，编译完成后会生成一个执行计划。Hive上就
  是编译成mapreduce的job。

• 优化器(Optimizer)：

  将执行计划进行优化，减少不必要的列、使用分区、使用索引等。优化job。

• 执行器(Executer):

  将优化后的执行计划提交给hadoop的yarn上执行。提交job。

Hive与关系型数据库的异同

列表比较

比较项	关系数据库	Hive
ANSI SQL	支持	不完全支持
更新	UPDATE INSERT DELETE	INSERT OVERWRITE\ INTO TABLE
事务	支持	支持(部分支持)
模式	写模式	读模式
存储位置	块设备、本地文件系统	HDFS
延时	低	高
多表插入	不支持	支持
子查询	完全支持	只能用在From子句中
视图	Updatable	Read-only
可扩展性	低	高
数据规模	小	大
实时响应	毫秒级	秒级

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关键比较项解释

1. 查询语言：由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

2. 数据存储位置：Hive是建立在Hadoop之上的，所有Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

3. 数据格式：Hive中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符(通常为空格、"\t"、"\x001")、行分隔符("\n")以及读取文件数据的方法(Hive中默认有三个文件格式TextFile、SequenceFile以及RCFile)。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到Hive定义的数据格式的转换，因此，Hive在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的HDFS目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。

4. 数据更新：由于Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用INSERT INTO...VALUES添加数据，使用UPDATE...SET修改数据。

5. 索引：Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于MapReduce的引入，Hive可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了Hive不适合在线数据查询。

6. 执行：Hive中大多数查询的执行是通过Hadoop提供的MapReduce来实现的(类似select * from tbl的查询不需要MapReduce)。而数据库通常有自己的执行引擎。

7. 执行延迟：之前提到，Hive在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架。由于MapReduce本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。

8. 可扩展性：由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的。而数据库由于ACID语义的严格限制，扩展性非常有限。目前最先进的并行数据库Oracle在理论上的扩展能力也只有100台左右。

9. 数据规模：由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

Hive和Hadoop的关系

1. Hive是基于Hadoop的。
2. Hive本身其实没有多少功能，Hive就相当于在Hadoop上面加了一个外壳，就是对hadoop进行了一次封装。
3. Hive的存储是基于HDFS的，Hive的计算是基于MapReduce。 

 

 

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