Hive的基本概念

这篇文章主要介绍“Hive的基本概念”，在日常操作中，相信很多人在Hive的基本概念问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Hive的基本概念”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！Hive简介什么是HiveHive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数据库表，并提供类SQL查询功能（HQL）。其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具。Hive可以对数据进行存储与计算数据存储依赖于HDFS数据计算依赖于MapReduce为什么使用Hive直接使用hadoop所面临的问题人员学习成本太高项目周期要求太短MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大为什么要使用Hive操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。功能扩展很方便。Hive的特点可扩展Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。延展性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。容错良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。Hive架构元数据：描述数据的数据就是元数据表的名字，表的列列的类型Hive内部执行过程：解释器 -> 编译器（会使用到元数据） -> 优化器 -> 执行器基本组成用户接口：包括CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。元数据存储：通常是存储在关系数据库如mysql/derby中。Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。**解释器、编译器、优化器、执行器:**完成HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS 中，并在随免费主机域名后有MapReduce 调用执行。免费主机域名Hive与Hadoop的关系Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据Hive与传统数据库对比hive用于海量数据的离线数据分析1.数据格式。Hive中没有定义专门的数据格式数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、”t”、”x001″）、行分隔符（”n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。2.Hive在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换。3.Hive 在加载的过程中==不会对数据本身进行任何修改，甚至不会对数据进行扫描。==而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。4.Hive 中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。5.Hive 在加载数据的过程中不会对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于数据的访问延迟较高，决定了Hive 不适合在线数据查询。6.Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的。总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析Hive的数据存储1、Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，ORC格式RCFILE等）2.只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。3.Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹external table：与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录bucket：在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件到此，关于“Hive的基本概念”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注云技术网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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