1.Hive系列之简介_hive版本

1. Hive简介

1.1 Hive是什么

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，以及用于将查询转换为MapReduce任务的引擎。Hive的主要目的是使数据分析师和开发人员能够轻松地查询和分析存储在Hadoop集群中的数据，而不需要编写复杂的MapReduce代码。

Hive的核心是元数据（Metadata），它将表的结构和数据存储在一个关系型数据库中，例如MySQL或Derby。HiveQL语言类似于SQL，允许用户执行查询、过滤、聚合等操作。Hive将这些查询编译成MapReduce任务，并将任务提交到Hadoop集群中运行。Hive还支持分区表、分桶表、自定义函数等高级功能。

1.2 Hive历史背景

Hive最初由Facebook于2007年开发，旨在使非专业开发人员能够轻松地查询和分析存储在Hadoop集群中的海量数据。当时，Facebook面临着巨大的数据增长和复杂性，需要一种能够处理PB级别数据的工具，并且能够让非专业技术人员也能够使用。

在Hive诞生之前，大数据分析通常需要编写复杂的MapReduce代码，这对非专业技术人员来说很困难。Hive的出现使得数据分析变得更加容易，开发人员可以使用类似于SQL的语言（HiveQL）进行查询和分析，而无需编写复杂的MapReduce代码。同时，Hive还提供了用于将查询转换为MapReduce任务的引擎，使得数据分析人员可以轻松地利用Hadoop集群的计算能力。

Hive最初是作为Facebook内部工具开发的，但很快就被其他公司和组织所采用和推广。2010年，Hive被捐赠给Apache软件基金会，并成为了Apache顶级项目之一。自此以后，Hive的开发和改进由Apache社区负责，成为了一个开源项目。

随着时间的推移，Hive不断更新和改进，提升其性能和易用性。Hive 2.0版本于2016年发布，引入了许多新特性，例如支持ACID事务、向量化查询、快照隔离级别等。此外，Hive还可以与其他Hadoop生态系统的工具和技术进行集成，例如HBase、Spark等，使得用户可以更方便地进行大数据分析和处理。

总的来说，Hive的发展历程充满了创新和变革，它使得大数据分析变得更加容易和便捷，成为了大数据处理领域的一个重要工具。

1.3 Hive优缺点

Hive的优点：

• 简单易用：HiveQL类似于SQL，使得使用Hive的人员能够轻松地进行查询和分析。
• 可扩展性：Hive可以在Hadoop集群中进行水平扩展，可以处理PB级别的数据。
• 兼容性：Hive可以与其他Hadoop生态系统的工具和技术进行集成，例如HBase、Spark等。
• 开放源代码：Hive是一个开源项目，其源代码可以被修改和定制，以满足特定的需求。

Hive的缺点：

• 性能问题：Hive的查询性能并不总是最优，特别是对于实时数据和复杂查询，可能需要进行优化。
• 复杂性：Hive的底层机制是基于MapReduce的，需要一定的编程知识和技能才能进行调优和优化。
• 数据存储格式限制：Hive仅支持一些特定的数据存储格式，例如ORC、Parquet等，这可能会对一些用户造成限制。
• 无法实时处理：由于Hive是基于MapReduce的，因此无法进行实时处理，可能需要使用其他技术（例如Spark Streaming）来实现实时数据处理。

1.4 Hive架构原理

Hive的架构主要由四个组件组成：

1. 用户接口（User Interface）：Hive提供了多种用户接口，包括命令行接口（CLI）、图形用户界面（GUI）和ODBC/JDBC接口等，使得用户可以使用不同的方式来查询和分析数据。
2. 元数据（Metadata）：Hive的元数据存储了所有表的结构和数据，以及HiveQL查询的信息。元数据通常存储在关系型数据库中（例如MySQL或Derby），Hive使用Hive Metastore来管理元数据。
3. 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
4. Hadoop：Hadoop提供了Hive的底层支持，包括HDFS存储和MapReduce计算。Hive将查询转换为MapReduce任务，并将任务提交到Hadoop集群中运行。

1.5 Hive和数据库比较

1. 查询语言：传统关系型数据库通常使用SQL语言进行查询和分析数据，而Hive使用类似于SQL的HiveQL语言。HiveQL语言具有SQL语言的语法和特性，但是它支持更多的数据类型和数据格式，例如JSON、XML等非结构化数据。
2. 数据更新：传统关系型数据库支持多种数据更新方式，例如INSERT、UPDATE、DELETE等，而Hive的数据更新方式相对有限，通常只支持追加数据或覆盖数据。这是因为Hive的数据存储通常是以文件的形式存储，文件一旦创建就不能被修改，因此更新数据通常需要创建新的文件替换旧文件。
3. 执行延迟：传统关系型数据库通常具有低延迟的特点，可以快速响应用户的查询请求，而Hive的查询延迟相对较高，因为它需要将数据转换为MapReduce任务并提交到Hadoop集群中执行。但是，Hive可以处理PB级别的数据，适合于大规模数据集的查询和分析，这使得它在处理大规模数据集时具有优势。
4. 数据规模：传统关系型数据库通常适用于小规模、结构化数据的存储和查询，而Hive适用于大规模、非结构化数据的存储和查询，特别是对于需要进行大规模分布式计算的场景。传统关系型数据库的扩展性受到硬件和软件限制，而Hive可以在Hadoop集群中进行水平扩展，可以处理PB级别的数据。