Hive学习总结（一）之Hive基础知识

港控/mmm° 2023-02-18 08:06 199阅读 0赞

### Hive基础知识 ###

*   *   *  1.Hive是什么
         *  2.Hive架构原理
         *  3.Hive的运行机制
         *  4.Hive的优缺点

### 1.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表，并提供类SQL查询功能。本质上是将HQL转化成MapReduce程序  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
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

### 2.Hive架构原理 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
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/Spark。

### 3.Hive的运行机制 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
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。

### 4.Hive的优缺点 ###

**优点**  
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。  
**缺点**  
1．Hive的HQL表达能力有限  
（1）迭代式算法无法表达  
（2）数据挖掘方面不擅长  
2．Hive的效率比较低  
（1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化  
（2）Hive调优比较困难，粒度较粗

[下一篇：Hive学习总结（二）之Centos7安装hive-2.7.3及相关配置][Hive_Centos7_hive-2.7.3]

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[Hive_Centos7_hive-2.7.3]: https://blog.csdn.net/weixin_38924500/article/details/106684655