大数据——Hive(数据仓库工具)

目录

 

什么是Hive？

为什么要用Hive？

Hive的组成：

各组件的功能：

Hive与传统数据库对比：

Hive的数据存储：

Hive与Hadoop的关系：

---

什么是Hive？

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。Hive提供类似SQL的HiveQL的数据处理功能，Hive将HiveQL语句转换成MapReduce程序交给Hadoop集群处理。

为什么要用Hive？

MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大，人员学习成本太高，项目周期要求短，引入Hive可以使用HiveQL这种类SQL语法，提供快速开发的能力，避免写MapReduce程序，降低学习成本。

Hive的组成：

1. 用户接口； CLI、HiveServer2、HUE
2. 元数据存储；
3. 解释器、编译器、优化器、执行器。

各组件的功能：

用户接口：

• CLI：使用shell客户端进行交互，用Hive进行通信。
• HiveServer2：通过JDBC或者ODBC去访问Hive。
• HUE：通过Web页面来和Hive进行交互。

元数据存储：

Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字，修改时间，表类型（内部表、外部表），创建时间，存储位置，表的字段信息等。

解释器：解释器的作用是将HiveSQL语句转换为语法树（AST）。

编译器：编译器是将语法树编译为逻辑执行计划。

优化器：优化器是对逻辑执行计划进行优化。

执行器：执行器是调用底层的运行框架执行逻辑执行计划。

Hive与传统数据库对比：

	Hive	数据库
查询语句	HQL	SQL
数据	历史数据	实时数据
数据存储位置	HDFS	Raw Device或者Local FS
数据更新	不支持	支持
索引	无	有
执行	MapReduce	Excutor
执行延迟	高	低
可扩展性	高	低
数据规模	大	小
给谁提供服务	管理者	用户

Hive的数据存储：

Hive是建立在Hadoop系统之上的。Hive本身没有专门的数据存储格式，所有的数据都存储在HDFS中。

Hive不能为数据建立索引，用户需要在建立表时指定Hive数据中的列分隔符和行分隔符即可解析数据。

Hive中包含四种数据模型：Table，External Table，Partition，Bucket

Table：Hive中的表和数据库中的表在概念上是类似的，每个表在Hive中都有一个对应的存储目录。

External Table：外部表与Table类似，但是External Table的数据存放位置可以在任意指定路径。

Partition：分区，在hdfs中表现为table目录下的子目录。

Bucket：桶, 在HDFS中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件, 会根据不同的文件把数据放到不同的文件中。

Hive与Hadoop的关系：

Hive将HQL语句转换成MapReduce程序，交给MapReduce计算处理，并存储到HDFS中。

 

 

 

本文地址：https://blog.csdn.net/yuyangchenhao/article/details/107299987