Hive简单介绍以及优缺点

x33g5p2x  于2020-09-08 发布在 Hive  
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1、什么是Hive

  Hive是由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

2、Hive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

3、Hive架构原理


1)用户接口:Client
  CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC(jdbc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。


  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。

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