Hive 简介
Hive 概念
- Hive 由 Facebook 实现并开源
- 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具
- 可以将结构化的数据映射为一张数据库表
- 并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
- 底层数据是存储在 HDFS 上
- Hive 的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce/Spark 任务运行
- 使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据，适用于离线的批量数据计算
Hive 依赖于 HDFS 存储数据，Hive 将 HQL 转换成 MapReduce/Spark 执行，所以说 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具（离线），实质就是一款基于 HDFS 的 MapReduce/Spark 计算框架，对存储在 HDFS 中的数据进行分析和管理
Hive 特性
- 支持通过 SQL 轻松访问数据的工具，从而支持数据仓库任务，如提取/转换/加载(ETL)、报告和数据分析。
- 支持多种数据格式（Parquet、OCR等）
- 访问直接存储在 HDFS 或其他数据存储系统( 如 Apache HBase )中的文件
- 通过 Apache Tez、Apache Spark 或 MapReduce 执行查询
Hive 架构
- 元数据信息（MetaStore）：HIVE 将用户定义的库、表结构等元数据信息存储在本地 derby 数据库或远程 MySQL 数据库中
- SQL 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
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编译器（Physical Plan）：将 AST 编译生成逻辑执行计划
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优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化
- 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 MapReduce 或 Spark
HIVE 用途
直接使用 MapReduce 程序所面临的问题：
1、人员学习成本太高
2、项目周期要求太短
3、MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
为什么要使用 Hive：
1、更友好的接口：操作接口采用类 SQL 的语法，提供快速开发的能力
2、更低的学习成本：避免了写 MapReduce，减少开发人员的学习成本
3、更好的扩展性：可自由扩展集群规模而无需重启服务，还支持用户自定义函数
解放大数据分析程序员，不用自己写大量的 mr 程序来分析数据，只需要写 sql 脚本即可构建大数据体系下的数据仓库
Hive 特点
优点：
1、可扩展性：Hive 可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务
2、延展性：Hive 支持自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数
3、容错性：可以保障即使有节点出现问题，SQL 语句仍可完成执行
缺点：
1、Hive 不支持记录级别的增删改操作，但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导入到文件中
2、Hive 的查询延时很严重，因为 MapReduce Job 的启动过程消耗很长时间，所以不能用在交互查询系统中。
3、Hive 不支持事务（因为没有增删改，所以主要用来做 OLAP（联机分析处理），而不是 OLTP（联机事务处理），这就是数据处理的两大级别）。
总结
Hive 具有 SQL 数据库的外表，但应用场景完全不同，Hive 只适合用来做海量离线数据统计分析，也就是数据仓库。
