Hive基本概念、Hive的架构 02

雨点打透心脏的1/2处 2022-03-01 06:10 295阅读 0赞

# 1. 什么是Hive #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

*  hive可以将结构化的数据，映射成为一张数据库表  
    结构化数据：类似于数据库当中表结构。字段个数一定。字段类型也定好了  
    半结构化的数据：xml或者json。字段个数不定。字段类型可定  
    非结构化的数据：音频或者视频等等。
 *  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。
 *  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，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端
 *  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。

# 2. Hive的架构 #

## 2.1 图解 ##

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hive使用的是hdfs进行数据的存储，使用MR来进行的数据的计算  
hive的架构：  
第一部分：用户接口，客户端  
第二部分：解析器 就是将我们sql语句翻译成mr的job任务，提交给resourcemanager去执行

编译器：主要就是编译我们的hql语句，将hql语句转换成mr的任务
    
    	优化器：会对我们hql语句做一定的调优
    
    	执行器：最后提交job任务给resourceManager

第三部分：hadoop集群 执行hive提交的任务  
第四步：元数据信息。保存在mysql里面，默认在debry中，通过配置可以保存在mysql中。

## 2.2 Hive与Hadoop的关系 ##

![在这里插入图片描述][20190321213247410.png]

## 2.3 Hive与传统数据库对比 ##

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*  查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
 *  数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
 *  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）。由于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，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
 *  数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，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。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET 修改数据。
 *  索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 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 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
 *  执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的，而数据库通常有自己的执行引擎。  
    7.执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
 *  可扩展性。由于 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（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
 *  数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

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