数仓--Hive--总结之Hive架构原理

什么是Hive

• Hive是由FaceBook开源用于解决海量日志文件的数据结构 ; Hive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成一张表 , 并提供了类SQL的查询功能 , 底层计算的引擎默认是Hadoop的MapReduce(本质就是将sql转换为mapreduce程序),并且可以将引擎更换为Spark / Tez
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Hive架构

如图所示 : Hive给我们用户提供了一系列的交互接口 , 接受用户的sql指令 , 使用自己的Driver , 再去结合元数据(Meta Store) , 将这些操作指令转换为MapReduce , 提交到Hadoop中并执行 , 最后 , 将执行结果输出到用户的交互接口 .

• 用户接口 : CLi , JDBC/ODBC , WEBUI
• 元数据 : Metastore
• Hadoop : HDFS存储 , MapReduce计算
• 驱动器 : Driver 4

Hive优点

• 操作类SQL语法 , 简单容易上手,提升快速开发能力
• 免去写MapReduce , 减少开发人员的开发时间成本
• 可以与Impala / Spark等共享元数据
• 易于扩展 , 支持自定义函数 , 自定义存储位置等

Hive的执行流程

1. 用户提交查询等任务给Driver。
2. 编译器 (Driver的组件) 获得该用户的任务Plan。
3. 编译器Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。
4. 编译器Compiler得到元数据信息，对任务进行编译，HQL----->抽象语法树----->查询块----->逻辑的查询计划----->物理的计划（MapReduce）, 最后选择最佳的策略。
5. 将最终的计划提交给Driver。
6. Driver将计划Plan转交给ExecutionEngine去执行，获取元数据信息，提交给JobTracker或者SourceManager执行该任务，任务会直接读取HDFS中文件进行相应的操作。
7. 获取执行的结果。
8. 取得并返回执行结果。

SQL转化成MapReduce过程

SQL转换成MapReduce的执行计划包括如下几个步骤：
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
如图所示 :

• Parser : 通俗理解就是SQL的语法规则 , 不用深究 , 就是将SQL转化为抽象语法树AST Tree
• Semantic Analyzer : 遍历AST Tree , 遍历出基本组成单元QueryBlock
• Logical plan : 遍历QueryBlock , 翻译为OpratorTree(操作树)
• Logical plan optimizer: 逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量；
• Physical plan：遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务；
• Logical plan optimizer：物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划；

最后

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