大数据-----Apache Hive【1】

一、Apache Hive

1．Hive 简介
1.1．什么是Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
本质是将SQL转换为MapReduce程序。
主要用途：用来做离线数据分析，比直接用MapReduce开发效率更高。

1.2．为什么使用Hive
直接使用Hadoop MapReduce处理数据所面临的问题：
人员学习成本· 高
MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
使用Hive ：
操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力
避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本
功能扩展很方便
2．Hive 架构
2.1．Hive架构图

2.2．Hive组件
用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。
元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
解释器、编译器、优化器、执行器:完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。
2.3．Hive与Hadoop的关系
Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据。