大数据学习笔记-2020-09-24--hive入门_hive 教程2020

hive入门

hive简介

​ hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。

​ hive是基于hadoop的一个数据长裤工具，可以将结构化的数据文件映射位一张表，并提供类似sql的查询语句。

​ 其本质是将HQL转换位MR程序。

• hive的数据储存在HDFS
• hive分析数据底层的实现是MR
• 其执行程序运行在yarn上

hive的优缺点

• 优点：
  • 操作接口类似sql语法，易上手
  • 避免编写mr，减少开发人员的学习成本
  • 可以处理海量数据
  • 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
  • 可拓展性强，因为其基于hadoop，故其性能拓展同hadoop的性能拓展
• 缺点
  • hive中HQL的表达能力有限
    • 迭代式算法无法表达
    • 不擅长数据挖掘方面的工作
  • hive效率低
    • hive自动生成mr作业，通常情况下不够智能
    • hive调优困难，粒度较粗
  • 因其底层运算为mr，所以延迟较高，不适合作实时分析

hive架构原理

1. 用户接口：Client

   CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）

2. 元数据：Metastore

   元数据包括：表名、表所属数据库、表的拥有者、列/分区字段、表的类型、表的数据所在目录等等。

   其元数据默认储存在自带的derby数据库中，一般使用mysql储存

3. hadoop

   通过HDFS存储数据，通过MapReduce进行运算

4. 驱动器：Driver

   1. 解析器：将sql字符串转换成抽象语法树AST
   2. 编译器：将AST编译成逻辑执行计划
   3. 优化器：对逻辑执行计划进行优化
   4. 执行器：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划，即MR或Spark

hive与数据库的比较（区别）

• 查询语言
  • sql被广泛应用在数据库中，因此，专门针对hive的特性设计了类似sql的查询语言HQL
• 数据储存位置
  • hive是建立在hadoop之上的，所有hive的数据都是储存在hdfs中
  • 而数据库则是将数据保存在块设备或者本地文件系统中
• 数据更新
  • 因为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。因此hive中不建议对数据进行改写操作，所有数据都是在加载的时候确定的
  • 而数据库中的数据则通常需要进行多次修改
• 索引
  • hive在加载过程中对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此，也没有对数据中某些key建立索引。但是因为由mr的引入，hive可以并行处理数据，因此虽然没有索引，但是在大量数据访问的情况下，hive任然可以体现出优势。
• 执行
  • hive中的大多数查询的执行通过hadoop提供的mr来实现的
  • 数据库则由自己的执行引擎
• 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。另一个引起hive高延迟的原因既是mr框架本身的高延迟。
  • 数据库在一定的数据规模内时保持着较低的执行延迟
• 可拓展性
  • hive建立在hadoop之上，因此hive的可拓展性和hadoop时一致的
  • 数据库由于ACID语义的严格限制，扩展非常有限。目前最先进并行数据库理论上的扩展能力也只有100台左右
• 数据规模
  • hive，大
  • 数据库，小