一、Hive概述
1.Hive简介
Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取、编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive。
Hive可以将SQL语句自动转化为Mapreduce程序,节省了手写框架的困难。
2.Hive优缺点
优点:1)操作接口采用了SQL,避免了首先MR程序,简化开发,降低学习成本;
2)Hive依赖于HDFS做存储,是HDFS上的工具;
3)Hive虽然使用SQL,但是他能处理大规模的数据;
4)Hive支持自定义函数。
缺点:1)Hive执行延迟较高,大多适用于实时性不高的场景或用于处理历史数据;
2)Hive的SQL表达能力有限,有些复杂场景还需要MR程序;
3)hive效率低,优化较难。
二、Hive架构
Hive提供了一下了接口:hive shell、JDBC/ODBC
Hive的工作流程:
1.客户端可以通过多种接口来使用hvie,比如cli(命令行)、jdbc(java);
2.比如使用命令行select count(*) from user调用SQL
客户端回去Meta元数据中调用MySQL的数据(hive默认数据库是derby,我们可以修改指定为MySQL);
3.从Meta获取数据库数据后,命令行和数据一次传入SQL Parser解析器、Physical编译器、Query优化器、Execution执行器;
4.最后对生成的MR程序进行运算,返回结果。
三、Hive中的数据类型
Java数据类型 | Hive数据类型 | 类型长度 |
byte | tinyint | 1byte |
short | smallint | 2byte |
int | int | 4byte |
long | bigint | 8byte |
float | float | 单精度浮点数 |
double | double | 双精度浮点数 |
string | string | 字符串 |
timestamp | 时间类型 | |
binary | 字节数组 |