Hive详解(01) - 概念
Hive详解(01) - 概念
hive简介
Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具,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。
Hive本质:将HQL转化成MapReduce程序
(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
Hive的优缺点
- 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。
- 缺点
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。
Hive的效率比较低
(1)Hive自动生成的MapReduce作业,通常情况下不够智能化
(2)Hive调优比较困难,粒度较粗
Hive架构原理
- 用户接口:Client
CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC(jdbc访问hive)、WEBUI(浏览器访问hive)
- 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
- Hadoop
使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算。
- 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。
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。
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。下面将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。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。
- 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。
- 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中不建议对数据的改写,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。
- 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。
- 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。
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