Hive-基本概念

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Hive-基本概念相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一. 什么是Hive

Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。

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为一张表,并提供类SQL查询功能。

本质是:将HQL(Hive Query Language)转化成MapReduce程序

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1)Hive处理的数据存储在HDFS

2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce

3)执行程序运行在Yarn上

 

二.Hive的优缺点

1.优点

1).  操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单、容易上手)。

2).  避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本。

3).  Hive的执行延迟比较高,因此Hive常用于数据分析,对实时性要求不高的场合。

4).  Hive优势在于处理大数据,对于处理小数据没有优势,因为Hive的执行延迟比较高。

5).  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。

2.缺点

1).  Hive的HQL表达能力有限

①迭代式算法无法表达

②数据挖掘方面不擅长,由于MapReduce数据处理流程的限制,效率更高的算法却无法实现。

2).  Hive的效率比较低

①Hive自动生成的MapReduce作业,通常情况下不够智能化

②Hive调优比较困难,粒度较粗

 

三. Hive架构原理

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1. 用户接口:Client

CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC(jdbc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

3. Hadoop

使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算。

4.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。

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Hive通过给用户提供的一系列交互接口,接收到用户的指令(SQL),使用自己的Driver,结合元数据(MetaStore),将这些指令翻译成MapReduce,提交到Hadoop中执行,最后,将执行返回的结果输出到用户交互接口。

 

 四. Hive和数据库比较

  由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language),因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看,Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。数据库可以用在 Online 的应用中,但是Hive 是为数据仓库而设计的,清楚这一点,有助于从应用角度理解 Hive 的特性。

1. 查询语言

由于SQL被广泛的应用在数据仓库中,因此,专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

 2.数据存储位置

Hive 是建立在 Hadoop 之上的,所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

3.数据更新

由于Hive是针对数据仓库应用设计的,而数据仓库的内容是读多写少的。因此,Hive中不建议对数据进行改写,所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的,因此可以使用 INSERT INTO …  VALUES 添加数据,使用 UPDATE … SET修改数据。

4. 执行

Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。

5. 执行延迟

Hive 在查询数据的时候,由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟,因此在利用MapReduce 执行Hive查询时,也会有较高的延迟。相对的,数据库的执行延迟较低。当然,这个低是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候,Hive的并行计算显然能体现出优势。

6. 可扩展性

由于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。而数据库由于事物ACID 的严格限制,扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。

7.数据规模

由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算,因此可以支持很大规模的数据;对应的,数据库可以支持的数据规模较小。

 

以上是关于Hive-基本概念的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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