Hive基本概念是什么

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1、Hive基本概念

1.1、什么是hive?

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,能将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。Facebook家的。

1.2、hive的本质

本质就是将HQL转化为MR程序。
工作流程:
Hive数据库将SQL中常用语句封装为对应的MapReduce模板并封装在hive中
----> 客户使用sql语句对hive提交任务需求
----> hive将根据对应的sql语句调用MapReduce程序
----> MapReduce程序提交到yarn上运行
----> 运行结果返回给客户

要说的是:

  1. Hive处理的数据是存在hdfs上。(这点一定要明确,不然就会有种hive像数据库的错觉)

  2. HQL语句调用的底层是MapReduce。

  3. Hive任务提交在Yarn上。

1.3、hive优缺点

优点:
(1)Hive可以使用类SQL语言进行数据查询操作,减小了开发难度;
(2)Hive使开发时避免写冗长的MapReduce程序,提高开发效率;
(3)Hive可以实现对海量数据的分析计算操作;
(4)Hive提供了自定义函数,用户可根据需求自定义封装函数。

缺点:
(1)Hive的HQL表达能力有限,其自动生成的MapReduce程序不够智能,且无法对部分更优的算法进行封装;
(2)Hive不支持行级别更新,只允许新增与追加,不允许修改删除操作;
(3)Hive的效率比较低,执行延迟比较高,调优粒度较粗。

1.4、hive框架原理

(1)client:用户接口,命令行cli、JDBC接口

(2)Metastore:元数据,存储数据的库名、表名、字段、类别、存储目录、自定义函数等,默认存储在自带的derby中

(3)Hadoop:HDFS存放数据,MapReduce进行数据计算

(4)Driver:解析器(SQL-->AST)、编译器(AST-->执行计划)、优化器(执行计划优化)、执行器(执行计划-->MapReduce)

1.5、hive跟数据库比较

(1)查询语言:Hive提供了类SQL查询语句HQL,但HIve不提供数据存储于计算环境;

(2)数据更新:Hive不支持对数据库的删除、修改;

(3)执行延迟:Hive执行延迟较高

(4)数据规模:Hive可以对海量数据进行分析计算

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