HIve教程

于2016-10-22由小牛君创建

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Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

术语“大数据”是大型数据集,其中包括体积庞大,高速,以及各种由与日俱增的数据的集合。使用传统的数据管理系统,它是难以加工大型数据。因此,Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决大数据管理和处理难题的框架。

Hadoop

Hadoop是一个开源框架来存储和处理大型数据在分布式环境中。它包含两个模块,一个是MapReduce,另外一个是Hadoop分布式文件系统(HDFS)。

  • MapReduce:它是一种并行编程模型在大型集群普通硬件可用于处理大型结构化,半结构化和非结构化数据。

  • HDFS:Hadoop分布式文件系统是Hadoop的框架的一部分,用于存储和处理数据集。它提供了一个容错文件系统在普通硬件上运行。

Hadoop生态系统包含了用于协助Hadoop的不同的子项目(工具)模块,如Sqoop, Pig 和 Hive。

  • Sqoop: 它是用来在HDFS和RDBMS之间来回导入和导出数据。

  • Pig: 它是用于开发MapReduce操作的脚本程序语言的平台。

  • Hive: 它是用来开发SQL类型脚本用于做MapReduce操作的平台。

注:有多种方法来执行MapReduce作业:

  • 传统的方法是使用Java MapReduce程序结构化,半结构化和非结构化数据。

  • 针对MapReduce的脚本的方式,使用Pig来处理结构化和半结构化数据。

  • Hive查询语言(HiveQL或HQL)采用Hive为MapReduce的处理结构化数据。

Hive是什么?

Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。

最初,Hive是由Facebook开发,后来由Apache软件基金会开发,并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如,亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。

Hive 不是

  • 一个关系数据库

  • 一个设计用于联机事务处理(OLTP)

  • 实时查询和行级更新的语言

Hiver特点

  • 它存储架构在一个数据库中并处理数据到HDFS。

  • 它是专为OLAP设计。

  • 它提供SQL类型语言查询叫HiveQL或HQL。

  • 它是熟知,快速,可扩展和可扩展的。

Hive架构

下面的组件图描绘了Hive的结构:

Hive Architecture

该组件图包含不同的单元。下表描述每个单元:

单元名称操作
用户接口/界面Hive是一个数据仓库基础工具软件,可以创建用户和HDFS之间互动。用户界面,Hive支持是Hive的Web UI,Hive命令行,HiveHD洞察(在Windows服务器)。
元存储Hive选择各自的数据库服务器,用以储存表,数据库,列模式或元数据表,它们的数据类型和HDFS映射。
HiveQL处理引擎HiveQL类似于SQL的查询上Metastore模式信息。这是传统的方式进行MapReduce程序的替代品之一。相反,使用Java编写的MapReduce程序,可以编写为MapReduce工作,并处理它的查询。
执行引擎HiveQL处理引擎和MapReduce的结合部分是由Hive执行引擎。执行引擎处理查询并产生结果和MapReduce的结果一样。它采用MapReduce方法。
HDFS 或 HBASEHadoop的分布式文件系统或者HBASE数据存储技术是用于将数据存储到文件系统。

Hive工作原理

下图描述了Hive 和Hadoop之间的工作流程。

How Hive Works

下表定义Hive和Hadoop框架的交互方式:

Step No.操作
1Execute Query

Hive接口,如命令行或Web UI发送查询驱动程序(任何数据库驱动程序,如JDBC,ODBC等)来执行。

2Get Plan

在驱动程序帮助下查询编译器,分析查询检查语法和查询计划或查询的要求。

3Get Metadata

编译器发送元数据请求到Metastore(任何数据库)。

4Send Metadata

Metastore发送元数据,以编译器的响应。

5Send Plan

编译器检查要求,并重新发送计划给驱动程序。到此为止,查询解析和编译完成。

6Execute Plan

驱动程序发送的执行计划到执行引擎。

7Execute Job

在内部,执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker,在名称节点并把它分配作业到TaskTracker,这是在数据节点。在这里,查询执行MapReduce工作。

7.1Metadata Ops

与此同时,在执行时,执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。

8Fetch Result

执行引擎接收来自数据节点的结果。

9Send Results

执行引擎发送这些结果值给驱动程序。

10Send Results

驱动程序将结果发送给Hive接口。