Hive概要

一：产生背景

虽然hadoop有效的解决了大规模数据的存储和统计的问题，但是MapReduce编程十分繁琐，在大多情况下，每个MapReduce程序需要包含Mapper、Reduceer和一个Driver，之后需要打成jar包扔到集群上运 行。如果mr写完之后，且该项目已经上线，一旦业务逻辑发生了改变，可能就会带来大规模的改动代码，然后重新打包，发布，非常麻烦(这种方式，也是最古老的方式)，而hive的出现有效的解决的这些问题，hive为数据加上了schema,可以直接通过sql的方式处理数据，hive把HQL转化为了mapreduce任务。

二：Hive是什么

• 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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
• Hive是建立在Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

三：Hive的优缺点

优点：延展性高 使用扩展性 自定义函数
缺点：
1.不支持delete和updata,支持insert但是效率低
2.不支持事务
3.不支持实时查询

四：hive的架构

hive在hadoop中的位置：

hive的架构图：

1) 用户接口层

接口：

1. CLI：命令行界面，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。
2. JDBC客户端：封装了Thrift,java应用程序，可以通过指定的主机和端口连接到在另一个进程中运行的hive服务器
3. ODBC客户端：ODBC驱动允许支持ODBC协议的应用程序连接到Hive。
4. WUI 接口：是通过浏览器访问 Hive

2）Thrift Server 跨语言服务层

基于socket通讯，支持跨语言。Hive Thrift服务简化了在多编程语言中运行Hive的命令。绑定支持C++,Java,PHP,Python和Ruby语言。

3）核心驱动层

• 解释器：将sql语句转化为抽象的语法树，
• 编译器：将抽象语法树编译为mapreduce任务，map和reduce模板
• 优化器：对编译结果进行优化
• 执行器：对优化结果最终执行

4）元数据层

元数据：描述数据的数据
hive元数据：描述表存储的真实数据的数据
hive存储：
表数据：
表中存储的数据不包括表结构数据，例如数据的描述年龄，姓名，班级…
元数据：
用于描述表述表数据的数据，例如数据的描述年龄，姓名，班级…
数据库信息
表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性，表的数据所在目录等。
元数据用于存放Hive库的基础信息，它存储在关系数据库中，如 mysql、derby(单用户模式中可以使用，不适用与生产)
表数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成

五：数据库和数据仓库的区别

数据仓库：

• 面向主题的
• 用于存储海量数据的，对海量数据进行精细化的管理

数据仓库 和 数据库的区别从三方面说：
概念：
数据仓库 更加倾向于数据管理，并且针对的是海量数据；数据库 存储小批量的结果数据
应用场景上：
数据仓库：
olap：On line Analysis Processing 分析型处理–联机分析处理
擅长数据分析 查询
hive中不支持delete 和 update，支持insert但效率极低
数据库：
oltp：On line Transaction Processing 操作型处理–联机事务处理
增insert 删delete 改update
模式上：
数据仓库：读模式
数据读取的时候，进行数据校验
数据库：写模式
数据写入的时候进行数据校验
事务支持上：
数据库有事务概念
数据仓库 不支持事务的