什么是HIVE

• 由Facebook实现并开源的，基于Hadoop的数据仓库工具，适用于离线的批量数据计算；
• 底层数据存储在HDFS上，Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表；
• 提供HQL（Hive SQL）查询功能
• **Hive的本质：**将SQL语句转换为MapReduce任务运行，进而使用户方便的利用HQL处理和计算存储于HDFS上的结构化数据。

HIVE特点

优点：

• 可扩展性，横向扩展
• 延展性：支持自定义函数
• 良好的容错性：保障及时个别节点出现问题，SQL语句仍可完成执行

缺点：

1. 不支持记录级别的增删改操作
2. 查询延迟较严重
3. 不支持事务：主要用于OLAP（联机分析处理）
   ，而非OLTP（联机事务处理）

Hive VS RDBMS

Hive架构

1. 用户接口：shell/CLI, jdbc/odbc, Web UI
   • shell终端/CLI(Command Line Interface)：交互形式使用Hive命令行对Hive进行交互
   • jdbc/odbc：Hive基于JDBC操作提供的客户端，开发及运维人员用此链接Hive Server服务器
   • Web UI：浏览器访问Hive
2. 跨语言服务： Thrift server是Facebook开发的软件框架，用于可扩展且跨语言的服务开发，提供了让用户使用多种语言操纵Hive的能力
3. Driver：驱动器Driver，编译器Compiler，优化器Optimizer，执行器Executor 该部分完成HQL查询语句从语法分析、编译、优化、生成逻辑执行计划的部分。生成的逻辑执行计划存储在HDFS中，随后由MapReduce调用执行。
   • 驱动器Driver：将HQL语句转换为抽象语法树（AST）
   • 编译器Compiler：将抽象语法树（AST）编译为逻辑执行计划
   • 优化器Optimizer：对逻辑执行计划进行优化
   • 执行器Executor：调用底层运行框架（MapReduce）运行逻辑执行计划
4. 元数据存储系统：RDBMS MySQL
   元数据：表名、列、分区及其属性、表的属性（内部表&外部表）、表数据所在目录 等。
   因Hive中的元数据默认存储在自带的Derby数据库中，不适合多用户操作，且存储目录不固定，不方便管理，因此常将元数据存储在位于本地货远程的MySQL库中，MySQL库和Hive通过MetaStrore服务进行交互。

Hive的数据组织

数据存储格式

TextFile、SequenceFile、ParquetFile\RCFile
解析时，仅需在创建表时数据中的列分隔符和行分隔符

数据模型

1. 数据库Database：在HDFS中表现为 ${hive.metastore.warehouse.dir}目录下的一个文件夹
2. 表 Table：在HDFS中表现为上述数据库文件夹目录下的一个文件夹
   2.1 外部表 External Table：存储位置可以在任意指定HDFS目录路径
   2.2 表分为：内部表、外部表、分区表、Bucket表
3. 视图 View：只读，基于基本表创建
4. 分区 Partition：在HDFS中表现为表文件夹目录下的子目录
5. 分桶 Bucket：在HDFS中表现为同一个表目录下，根据哈希值（Hash）散列后的多个文件

内表 VS 外表

分区表 VS 分桶表

本文内容来源自“扎心了，老铁”的博文，并进行部分整理。