Hive系列(一)Hive基本概念

旧城等待， 2022-05-22 22:44 278阅读 0赞

# 一、Hive基本概念 #

## 1.1 什么是Hive ##

Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。  
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表，并提供类SQL查询功能。

**本质是：将HQL转化成MapReduce程序**  
1）Hive处理的数据存储在HDFS  
2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce  
3）执行程序运行在YARN上

## 1.2 为什么使用Hive ##

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

**2）Hive的好处**  
（1）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。  
（2）避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。  
（3）扩展功能很方便。

## 1.3 Hive架构概述 ##

![这里写图片描述][70]

如图中所示，Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。

**1）用户接口：Client**  
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）

**2）元数据：Metastore**  
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；  
默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore

**3）Hadoop**  
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。

**4）驱动器：Driver**  
（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。  
（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。  
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。  
（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/TEZ/Spark。

## 1.4 Hive 的特点 ##

1）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）  
2）避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。  
3）Hive的执行延迟比较高，因此hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合；  
4）Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。  
5）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。

## 1.5 Hive和数据库比较 ##

由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(hive query language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。

### 1.5.1 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。

### 1.5.2 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。

### 1.5.3 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。

### 1.5.4 索引 ###

> 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。

### 1.5.5 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。

### 1.5.6 执行延迟 ###

> 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。

### 1.5.7 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。

### 1.5.8 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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