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Hive介紹

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摘要：通過(guò)給用戶提供的一系列交互接口，接收到用戶的指令，使用自己的，結(jié)合元數(shù)據(jù)，將這些指令翻譯成，提交到中執(zhí)行，最后，將執(zhí)行返回的結(jié)果輸出到用戶交互接口。

什么是Hive

hive簡(jiǎn)介

hive是由Facebook開(kāi)源用于解決海量結(jié)構(gòu)化日志的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具，是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張表，并提供類 SQL查詢功能。

Hive本質(zhì)

將HQL轉(zhuǎn)化成MapReduce程序。

（1）Hive處理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS

（2）Hive分析數(shù)據(jù)底層的實(shí)現(xiàn)是MapReduce

（3）執(zhí)行程序運(yùn)行在Yarm上

Hive的優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)

（1）操作接口采用類SQL語(yǔ)法，提供快速開(kāi)發(fā)的能力（簡(jiǎn)單、容易上手）

（2）避免了去寫MapReduce，減少開(kāi)發(fā)人員的學(xué)習(xí)成本

（3）Hive的執(zhí)行延遲比較高，因此Hive常用于數(shù)據(jù)分析，對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高的場(chǎng)合

（4）Hive優(yōu)勢(shì)在于處理大數(shù)據(jù)，對(duì)于處理小數(shù)據(jù)沒(méi)有優(yōu)勢(shì)，這是由于Hive的執(zhí)行延遲比較高造成的

（5）HIve支持用戶自定義函數(shù)，用戶可以根據(jù)自己的需求來(lái)實(shí)現(xiàn)自己的函數(shù)

缺點(diǎn)

  1. Hive的HQL表達(dá)能力有限

    (1) 迭代式算法無(wú)法表達(dá)

    (2) 數(shù)據(jù)挖掘方面不擅長(zhǎng)，由于MapReduce數(shù)據(jù)處理流程的限制，效率更高的算法卻無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

  2. Hive的效率比較低

    (1) Hive自動(dòng)生成的MapReduce作業(yè)，通常情況下不夠智能化

    (2) Hive調(diào)優(yōu)比較困難，粒度較粗。

Hive架構(gòu)原理

  1. 用戶接口：Client
    CLI ( command-line interface) 、 JDBC/ODBC(jdbc訪問(wèn) hive)、WEBUI（瀏覽器訪問(wèn)hive)
  2. 元數(shù)據(jù)：Metastore
    元數(shù)據(jù)包括:表名、表所屬的數(shù)據(jù)庫(kù)（默認(rèn)是default)、表的擁有者、列/分區(qū)字段、表的類型（是否是外部表)、表的數(shù)據(jù)所在目錄等;
    默認(rèn)存儲(chǔ)在自帶的derby數(shù)據(jù)庫(kù)中，推薦使用MySQL存儲(chǔ)Metastore
  3. Hadoop
    使用HDFS進(jìn)行存儲(chǔ)，使用MapReduce進(jìn)行計(jì)算。
  4. 驅(qū)動(dòng)器：Driver
    (1）解析器(SQLParser)：將SQL字符串轉(zhuǎn)換成抽象語(yǔ)法樹(shù)AST，這一步一般都用第三方工具庫(kù)完成，比如 antlr；對(duì)AST進(jìn)行語(yǔ)法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL語(yǔ)義是否有誤。
    (2）編譯器(Physical Plan)：將AST編譯生成邏輯執(zhí)行計(jì)劃。
    (3）優(yōu)化器(Query Optimizer) ：對(duì)邏輯執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化。
    (4）執(zhí)行器（Execution)：把邏輯執(zhí)行計(jì)劃轉(zhuǎn)換成可以運(yùn)行的物理計(jì)劃。對(duì)于Hive來(lái)說(shuō)，就是MR/Spark。

Hive通過(guò)給用戶提供的一系列交互接口，接收到用戶的指令(SQL)，使用自己的 Driver，結(jié)合元數(shù)據(jù)(MetaStore)，將這些指令翻譯成MapReduce，提交到Hadoop中執(zhí)行，最后，將執(zhí)行返回的結(jié)果輸出到用戶交互接口。

Hive和數(shù)據(jù)庫(kù)比較

由于Hive采用了類似SQL的查詢語(yǔ)言HQL(Hive Query Language)，因此很容易將Hive理解為數(shù)據(jù)庫(kù)。其實(shí)從結(jié)構(gòu)上來(lái)看，Hive和數(shù)據(jù)庫(kù)除了擁有類似的查詢語(yǔ)言，再無(wú)類似之處。本文將從多個(gè)方面來(lái)闡述Hive和數(shù)據(jù)庫(kù)的差異。數(shù)據(jù)庫(kù)可以用在Online的應(yīng)用中，但是Hive是為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)而設(shè)計(jì)的，清楚這一點(diǎn)，有助于從應(yīng)用角度理解Hive的特性。

1.查詢語(yǔ)言

由于 SQL 被廣泛的應(yīng)用在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，因此，專門針對(duì)Hive 的特性設(shè)計(jì)了類SQL的查詢語(yǔ)言 HQL。熟悉 SQL開(kāi)發(fā)的開(kāi)發(fā)者可以很方便的使用 Hive進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

2.數(shù)據(jù)更新

由于 Hive是針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用設(shè)計(jì)的，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的內(nèi)容是讀多寫少的。因此，Hive中不建議對(duì)數(shù)據(jù)的改寫，所有的數(shù)據(jù)都是在加載的時(shí)候確定好的。而數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是需要經(jīng)常進(jìn)行修改的，因此可以使用 INSERTINTO... VALUES添加數(shù)據(jù)，使用 UPDATE ...SET 修改數(shù)據(jù)。

3.執(zhí)行延遲

Hive在查詢數(shù)據(jù)的時(shí)候，由于沒(méi)有索引，需要掃描整個(gè)表，因此延遲較高。

另外一個(gè)導(dǎo)致Hive執(zhí)行延遲高的因素是 MapReduce 框架。由于MapReduce本身具有較高的延遲，因此在利用 MapReduce 執(zhí)行 Hive查詢時(shí)，也會(huì)有較高的延遲。相對(duì)的，數(shù)據(jù)庫(kù)的執(zhí)行延遲較低。當(dāng)然,這個(gè)低是有條件的，即數(shù)據(jù)規(guī)模較小，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模大到超過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力的時(shí)候，Hive的并行計(jì)算顯然能體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。

4.數(shù)據(jù)規(guī)模

由于Hive建立在集群上并可以利用 MapReduce 進(jìn)行并行計(jì)算，因此可以支持很大規(guī)模的數(shù)據(jù)；對(duì)應(yīng)的，數(shù)據(jù)庫(kù)可以支持的數(shù)據(jù)規(guī)模較小。

摘自尚硅谷

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