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hive概述

Hive

hive优点

hive缺点

hive构架原理

hive与数据库比较

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hive概述

Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，由Facebook开源用于解决海量结构化日志，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。

（1）hive的本质是将HQL转化成为MapReduce

（2）hive分析数据底层的实现是MapReduce；

（3）hive处理的数据存储在HDFS上；

（4）执行程序运行在yarn上；

hive优点

（1）hive支持用户自定义函数，可以根据需求实现用户的自定义函数；

（2） 避免写MapReduce，减少了开发人员的学习成本；

（3）采用类SQL语法，简单、容易上手，实现快速开发；

（4）执行延迟高，常用于数据分析、对实时性要求不高的地方；

（5）处理大数据有优势，因为hive延迟高；处理一个数据会生成一个MapReduce，处理大数据比处理小数据减少生成MapReduce。

hive缺点

（1）效率比较低

hive自动生成MapReduce，不够智能化；

hive粒度比较粗，调优比较困难；

（2）HQL表达有限

不能表达迭代式算法；

不擅长数据挖掘；

因为MapReduce的关系不能实现效率高的算法。

hive构架原理

 

（1）Metastore：元数据

元数据包括：列/分区字段、表名、表所属的数据库、表的拥有者、表的类型（内外部表）、表数据所在的目录。

（2）client：用户接口 

CLI（command-line-interface）、JDBC/ODBC（访问hive）、WEBUI（浏览器访问hive）。

（3）driver：驱动器

1）解析器（SQL parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST；

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）：将逻辑执行计划转化成为可运行的物理计划（MR/spark）；

Hive提供一系列交互接口，接收到用户指令（SQL），结合元数据(MetaStore)，使用自己的Driver，将这些指令翻译成MapReduce提交到Hadoop中执行，将返回的结果输出到用户交互接口。

（4）Hadoop

使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。

hive与数据库比较

数据库可以用在Online的应用中，Hive是为数据仓库而设计的，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言其他再无类似之处。

（1）数据更新

Hive是针对数据仓库应用设计的，数据仓库是读多写少，不建议对数据进行改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的；数据库中的数据通常需要进行修改。

（2）查询语言

SQL被广泛应用在数据仓库中，为此专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。

（3）执行延迟

Hive在查询数据时没有索引需要扫描整个表，并且MapReduce本身具有较高的延迟，因此延迟较高；数据规模较小时数据库的执行延迟较低；当数据规模大到超过数据库的处理能力的时Hive的并行计算能体现出优势。

（4）数据规模

Hive建立在集群上并且可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持大规模数据；数据库可以支持的数据规模较小。

本文为学习笔记！！！！！