Hive的学习之路（理论篇）

一、Hive介绍

　　Apache官网给出的logo，一半是Hadoop大象的头，一半是蜜蜂的身体，也是寓意着它是基于Hadoop，哈哈，纯属个人理解，进入正题。

　　Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将sql语句转换成MapReduce任务来运行。可以用来数据提取、转化、加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

　　Hive定义了简单的类sql查询语言，成为HiveQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

　　HiveSQL：Hive通过类sql的语法，来进行分布式的计算。HQL用起来和SQL非常的相似，Hive在执行的过程中会将HQL转换为MapReduce去执行，所以Hive其实就是基于Hadoop的一种分布式计算框架，底层依然是MapReduce程序，因此它本质上还是一种离线大数据分析工具。

二、Hive的适用场景

　　Hive是构建在静态（离线）批处理的Hadoop之上，Hadoop通常有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive并不能在大规模数据上实现低延迟快速的查询。

　　Hive查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce的作业执行模型，Hive将用户的HiveQL语句通过解释器转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群 中，Hadoop监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive并非为联机事务处理而设计，Hive并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive的最佳使用场景：大规模数据的离线批处理作业，例如网络日志分析等。

三、Hive的体系结构

　　

用户接口主要有3个：CLI，JDBC和WUI

　　①CLI，最常用的模式：实际上平时在>hive命令下操作，就是CLI用户接口

　　②JDBC，通过java代码操作，需要启动hiveserver，然后连接操作

MetaStroe元数据库

　　Hive将元数据存储在数据库中，如mysql，derby。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（Compiler）、优化器（optimizer）、执行器（executor）组件

　　这三个组件：HQL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，并在随后有MapReduce调用执行

Hadoop

　　Hive的数据存储在Hadoop中，大部分的查询、计算由MapReduce完成

四、Hive的原理分析

通过上图来分析Hive的原理（HQL的底层执行过程）：

　　　　　　①客户端提交一条HQL语句（左侧UI部分）

　　　　　　②Driver将该HQL转发给Compiler（编译组件）对HQL进行词法分析、语法分析。在此，编译器要知道hql语句到底操作哪张表。

　　　　　　③底层查询元数据库（MetaStroe）寻找表信息（默认是derby数据库，后续会换成mysql）

　　　　　　④返回元信息

　　　　　　⑤Compiler编译器提交hql语句分析方案　　

　　　　　　⑥执行流程

　　　　　　　　i.executor执行器收到方案后，执行方案，在此需要注意：执行器在此执行方案时，会进行判断：如果不涉及MR组件，比如为表添加分区信息，简单的查询操作等，此时会直接与元数据库进行交互，然后去HDFS直接寻找具体数据；如果方案需要转换成MRJob，则会将job提交给Hadoop的JobTracker（后续为Yarn）

　　　　　　　　ii.MR Job执行完成，并且将结果写入HDFS中

　　　　　　　　iii.执行器与HDFS交互，获取结果文件信息

　　　　　　⑦如果客户端提交的hql语句是带有查询结果性，则会发生7~8~9，完成结果的查询。