1.Hive产生的原因
-
方便对文件及数据的元数据进行管理，提供统一的元数据管理方式
-
提供更加简单的方式来访问大规模的数据集，使用SQL语言进行数据分析
2.Hive是什么？
-
Apache官网：The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL. Structure can be projected onto data already in storage. A command line tool and JDBC driver are provided to connect users to Hive.
-
Hive经常被大数据企业用作企业级数据仓库。
-
Hive在使用过程中是使用SQL语句来进行数据分析，由SQL语句到具体的任务执行还需要经过解释器，编译器，优化器，执行器四部分才能完成。
-
解释器：调用语法解释器和语义分析器将SQL语句转换成对应的可执行的java代码或者业务代码
-
编译器：将对应的java代码转换成字节码文件或者jar包
-
优化器：从SQL语句到java代码的解析转化过程中需要调用优化器，进行相关策略的优化，实现最优的查询性能
-
执行器：当业务代码转换完成之后，需要上传到MapReduce的集群中执行
-
3.Hive是数据仓库
| 数据库 | 数据仓库 |
|---|---|
| 业务数据，需要很短时间内返回结果 | 只要分析之后，能得到结果就ok，当然时间越短越好 |
| 只能保存某个产品线 | 收集各种数据源的数据 |
| 可修改 | 不可修改 |
4.Hive架构图
1、用户访问接口
CLI（Command Line Interface）：用户可以使用Hive自带的命令行接口执行Hive QL、设置参数等功能
JDBC/ODBC：用户可以使用JDBC或者ODBC的方式在代码中操作Hive
Web GUI：浏览器接口，用户可以在浏览器中对Hive进行操作（2.2之后淘汰）
2、Thrift Server:
Thrift服务运行客户端使用Java、C++、Ruby等多种语言，通过编程的方式远程访问Hive
3、Driver
Hive Driver是Hive的核心，其中包含解释器、编译器、优化器等各个组件，完成从SQL语句到MapReduce任务的解析优化执行过程
4、metastore
Hive的元数据存储服务，一般将数据存储在关系型数据库中，为了实现Hive元数据的持久化操作，Hive的安装包中自带了Derby内存数据库，但是在实际的生产环境中一般使用mysql来存储元数据