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  • Hive架构与工作原理

    组成及作用:

    1. 用户接口:ClientCLI(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

    1. Hadoop

    使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算

    1. 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。

    工作原理:

    1. 用户创建数据库、表信息,存储在hive的元数据库中;

    2. 向表中加载数据,元数据记录hdfs文件路径与表之间的映射关系;

    3. 执行查询语句,首先经过解析器、编译器、优化器、执行器,将指令翻译成MapReduce,提交到Yarn上执行,最后将执行返回的结果输出到用户交互接口。

     

    MetaStore

     

    存储hive的元数据信息

     

    • 库、表的基本信息
    • 分区信息
    • 列信息
    • 存储格式信息
    • 各种属性信息
    • 权限信息

     

    0: jdbc:hive2://emr-header-1:2181,emr-header-> show create table default.events2;

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tesla-turing/p/11959722.html
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