文章目录

  • 什么是Hive
  • 为什么使用Hive
  • Hive的特点
  • Hive架构
  • HIVE基本组成
  • Hive与Hadoop的关系
  • Hive与传统数据库对比


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(HQL)。
其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算,底层由HDFS来提供数据的存储,hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具。

为什么使用Hive

直接使用hadoop所面临的问题
人员学习成本太高
项目周期要求太短
MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大

为什么要使用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。

Hive的特点

可扩展
Hive可以自由的扩展集群的规模,一般情况下不需要重启服务。

延展性
Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

容错
良好的容错性,节点出现问题SQL仍可完成执行。

Hive架构

clob对应hive什么类型 hive clob_大数据

HIVE基本组成

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。

Hive与Hadoop的关系

Hive利用HDFS存储数据,利用MapReduce查询分析数据

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Hive与传统数据库对比

hive用于海量数据的离线数据分析

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1.数据格式。Hive中没有定义专门的数据格式,数据格式可以由用户指定,用户定义数据格式需要指定三个属性:列分隔符(通常为空格、”\t”、”\x001″)、行分隔符(”\n”)以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式 TextFile,SequenceFile 以及 RCFile)。

2.Hive在加载数据的过程中,不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换

3.Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改,甚至不会对数据进行扫描。而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。

4.Hive 中不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候中确定好的。

5.Hive 在加载数据的过程中不会对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时,需要暴力扫描整个数据,因此访问延迟较高。由于数据的访问延迟较高,决定了Hive 不适合在线数据查询。

6.Hive 是建立在 Hadoop 之上的,因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的。