Hive原理

Hive 不是

一个关系数据库

一个设计用于联机事务处理（OLTP）

实时查询和行级更新的语言

Hiver特点

它存储架构在一个数据库中并处理数据到HDFS。

它是专为OLAP设计。

它提供SQL类型语言查询叫HiveQL或HQL。

它是熟知，快速，可扩展和可扩展的。

Hive架构

下面的组件图描绘了Hive的结构：

该组件图包含不同的单元。下表描述每个单元：

单元名称操作

用户接口/界面Hive是一个数据仓库基础工具软件，可以创建用户和HDFS之间互动。用户界面，Hive支持是Hive的Web UI，Hive命令行，HiveHD洞察（在Windows服务器）。

元存储Hive选择各自的数据库服务器，用以储存表，数据库，列模式或元数据表，它们的数据类型和HDFS映射。

HiveQL处理引擎HiveQL类似于SQL的查询上Metastore模式信息。这是传统的方式进行MapReduce程序的替代品之一。相反，使用Java编写的MapReduce程序，可以编写为MapReduce工作，并处理它的查询。

执行引擎HiveQL处理引擎和MapReduce的结合部分是由Hive执行引擎。执行引擎处理查询并产生结果和MapReduce的结果一样。它采用MapReduce方法。

HDFS 或 HBASEHadoop的分布式文件系统或者HBASE数据存储技术是用于将数据存储到文件系统。

Hive工作原理

下图描述了Hive 和Hadoop之间的工作流程。

下表定义Hive和Hadoop框架的交互方式：

Step No.操作

1 Execute Query

Hive接口，如命令行或Web UI发送查询驱动程序（任何数据库驱动程序，如JDBC，ODBC等）来执行。

2 Get Plan

在驱动程序帮助下查询编译器，分析查询检查语法和查询计划或查询的要求。

3 Get Metadata

编译器发送元数据请求到Metastore（任何数据库）。

4 Send Metadata

Metastore发送元数据，以编译器的响应。

5 Send Plan

编译器检查要求，并重新发送计划给驱动程序。到此为止，查询解析和编译完成。

6 Execute Plan

驱动程序发送的执行计划到执行引擎。

7 Execute Job

在内部，执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker，在名称节点并把它分配作业到TaskTracker，这是在数据节点。在这里，查询执行MapReduce工作。

7.1 Metadata Ops

与此同时，在执行时，执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。

8 Fetch Result

执行引擎接收来自数据节点的结果。

9 Send Results

执行引擎发送这些结果值给驱动程序。

10 Send Results

驱动程序将结果发送给Hive接口。