hive数据仓库--Hive介绍_hive数据库

1 什么是Hive

Hive是基于Hadoop的⼀个数据仓库⼯具，⽤来进⾏数据提取、转化、加载，这是⼀

种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的⼤规模数据的机制。Hive数据仓库⼯具能

将结构化的数据⽂件映射为⼀张数据库表，并提供类SQL的查询功能，能将SQL语句转

变成 MapReduce 任务来执⾏。它是由Facebook开发，⽤于解决海量结构化⽇志的

数据统计⼯具。

2 Hive的本质

Hive通过HQL语⾔进⾏数据查询，本质上是将HQL语句转化为MapReduce任务。

下图展示HQL的查询过程。

Hive中的数据存储在HDFS上

Hive分析数据是通过MapReduce实现的

Hive是运⾏在Yarn上的

所以Hive是运⾏在Hadoop之上的⼀种数据仓库⼯具。

3 Hive的优缺点

3.1 优点

Hive的查询采⽤类 SQL 的HQL语⾔，提供快速开发的能⼒（简单、容易上⼿）。

HQL可以⾃动转化成多个MapReduce任务，通过执⾏MapReduce任务达到数据操

作的⽬的。避免了开发⼈员去写 MapReduce的过程，学习成本低。

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。

Hive⼗分适合对数据仓库进⾏统计分析。

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。

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。

Hive具有良好的可申缩性、可扩展性、容错性、输⼊格式的松散耦合。

3.2 缺点

Hive不适合⽤于联机事务处理（OLTP），也不提供实时查询功能。对实时性要求较

⾼的OLAP也不适⽤。

Hive 的 HQL 语⾔表达能⼒不⾜

⽆法表达迭代式算法

不擅⻓数据挖掘⼯作，由于 MapReduce 数据处理流程的限制，效率更⾼的算法

⽆法实现。

Hive 的效率⽐较低

Hive ⾃动⽣成的 MapReduce 作业不够智能化，存在任务冗余及任务调度不合理

情况。

Hive 调优⽐较困难，粒度较粗。

4 Hive架构

(1) ⽤户接⼝（User Interface）

⽤户访问Hive的接⼝，包括CLI（Command-Line Interface）、JDBC/ODBC（jdbc 访问 hive）、WebUI（浏览器访问 hive）⼏种形式。

(2) Driver

jdbc驱动程序

(3) SQL Parser解析器

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。

(4) Physical Plan编译器

将 AST 编译⽣成逻辑执⾏计划。

(5) Query Optimizer优化器

对逻辑执⾏计划进⾏优化。

(6) Execution执⾏器

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。

(7) Meta Store (元数据)

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。

4.1 Hive和Hadoop之间的⼯作流程

下表定义了Hive如何与Hadoop框架交互：

步骤号 操作

1 ”执⾏查询” Hive接⼝（如命令⾏或Web UI）向Driver（任何数据库驱动程

序，如JDBC，ODBC等）发送查询以执⾏。

2 ”获取计划” 驱动程序在查询编译器的帮助下解析查询以检查语法和查询计

划或查询的要求。

3 ”获取元数据” 编译器将元数据请求发送到Metastore（任何数据库）。

4

”发送元数据” Metastore将元数据作为响应发送给编译器。

5

”发送计划” 编译器检查需求并将计划重新发送给驱动程序。到此为⽌，查

询的解析和编译已完成。

6

”执⾏计划” 驱动程序将执⾏计划发送给执⾏引擎。

7 ”执⾏作业” 在内部，执⾏作业的过程是⼀个MapReduce作业。执⾏引擎

将作业发送到名称节点中的JobTracker，并将该作业分配给数据节点中的

TaskTracker。在这⾥，查询执⾏MapReduce作业。

7.1 ”元数据操作” 同时在执⾏时，执⾏引擎可以使⽤Metastore执⾏元数据操

作。

8 ”取结果” 执⾏引擎从Data节点接收结果。

9 ”发送结果” 执⾏引擎将这些结果值发送给驱动程序。

10 ”发送结果” 驱动程序将结果发送给Hive Interfaces。

5 Hive与数据库的⽐较

Hive虽然采⽤了类似SQL的查询语⾔HQL（Hive Query Language）,但除了查询

语⾔相似之外，不要把Hive理解成是⼀种数据库。

数据库主要应⽤于在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP），强调的是

事务的时效性与可靠性。⽽Ｈive是⼀种数据仓库技术，主要⽤应于对时效性要求不⾼的

批量数据统计分析，它强调的是数据处理的吞吐率。

下⾯介绍两者之间的主要差别：

5.1 数据规模⽅⾯

Hive集群采⽤的是分布式计算技术，天然⽀持并⾏计算，具有很好的申缩性、可扩

展性、安全性。因此可以⽀持很⼤规模的数据。

数据库集群⼀般采⽤的是分库分表的技术，⽀持纵向扩展，但难以进⾏横向扩展，

集群规模较⼩，所以数据库可以⽀持的数据规模较⼩，申缩性、可扩展性不好。

5.2 查询语⾔⽅⾯

SQL被⼴泛的应⽤于数据库技术中，有着⼴泛的⽤户群体，为了降低初学者的学习

成本。因此，把Hive的查询语⾔HQL设计成了类 SQL 的查询语⾔。熟悉 SQL 的开发者

可以很⽅便地使⽤ Hive。

5.3 数据更新⽅⾯

Hive数据仓库具有读多写少的特点。因此，Hive不建议对数据进⾏改写，所有的数

据都是在加载的时候确定好的。原因是Hive是建⽴在Hadoop基础上的，⽽HDFS是只⽀

持追加数据不⽀持修改数据。

数据库中的数据要保证能够随时查询、新增、修改和删除。

5.4 执⾏延时⽅⾯

Hive执⾏延时⾼主要有两个原因：

（1）查询⼀般不使⽤索引，需要扫描整个表

（2）采⽤ MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较⾼的延迟，因此Hive也

有较⾼的延迟。

数据库的执⾏延迟较低是有条件的，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 的并⾏计算就能体现出优势。

5.5 应⽤场景⽅⾯

Hive主要应⽤于时实性要求不⾼的⼤规模数据的统计分析；数据库主要应⽤于数据

规模较⼩、实时性要求较⾼的在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）。