hive核心基本概念_hive底层可以不基于mr实现分布式计算吗

1.什么是hive

基于 Hadoop 的一个数据仓库工具：
hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储，
hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序
hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度
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

2.hive和Hadoop关系

Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据

3.hive和传统数据库的区别

总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析

4.hive数据的存储

1、Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，RCFILE等）

2、只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。

3、Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。

²  db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹

²  table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹

²  external table：与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径

²  partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录

²  bucket：在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件

5.hive架构

Hive架构，Driver是核心，Driver可以解析语法，最难的就是解析sql的语法，只要把SQL的语法解析知道怎么做了，它内部用MapReduce模板程序，它很容易把它组装起来，比如做一个join操作，最重要的是识别语法，认识你的语法，知道你语法有什么东西，解析出来会得到一个语法树，根据一些语法树，去找一些MapReduce模板程序，把它组装起来

例如：有二个表去join，内部有一个优化机制，有一个默认值，如果小表小于默认值，就采用map—join ，如果小表大于默认值，就采用reduce——join（其中map——join是先把小表加载到内存中）,组装时候就是输入一些参数：比如：你的输入数据在哪里，你的表数据的分隔符是什么，你的文件格式是什么：然而这些东西是我们建表的时候就指定了，所以这些都知道了，程序就可以正常的跑起来

Hive有了Driver之后，还需要借助一个非常重要的东西，他就是Metastore，Metastore里边记录了hive中所建的：库，表，分区，分桶他的一些信息，描述信息都在Metastore，如果用了MySQL作为hive的Metastore：需要注意的是：你建的表不是直接建在MySQL里边了，而是把这个表的很多描述信息分在了MySQL里边记录了，什么tables表，字段表。你建的hive里边的表存在HDFS上，hive会自动把他的目录规划/usr/hive/warehouse/库文件/库目录/表目录  你的数据就在目录下，

 6.内部表和外部表

内部表：删除表的时候，会删除元数据和数据

外部表：删除表的时候，只删除元数据，不删除数据        

内部表和外部表使用场景

 7.分桶

分桶操作：按照用户创建表时指定的分桶字段进行hash散列

         跟MR中的HashPartitioner的原理一模一样

 

         MR中：按照key的hash值去模除以reductTask的个数

         Hive中：按照分桶字段的hash值去模除以分桶的个数

 

         hive分桶操作的效果：

         把一个文件按照某个特定的字段和桶数 散列成多个文件

 

         好处：

         1、方便抽样

         2、提高join查询效率   

8.分区

Hive分区表的作用：让你做统计的时候少统计，把我们的数据放在多个文件夹里边，我们统计时候，可以指定分区，这样范围就会小一些，这样就减少了运行的时间

9 .简短理解Hive概念

Hive是由Facebook开源
Hive是基于Hadoop的一个开源数据仓库工具
能够将结构化数据映射成为一张数据库表（二维表），提供类SQL查询语言（支持绝大多数SQL标准语法）
底层依赖于HDFS存储数据，Hive的本质是HQL语句转化成MR程序，提交给Hadoop运行
Hive的适应场景：只适合做海量离线数据的统计分析


Hive核心组件
解释器：把HQL语句转换成一颗抽象语法树
编译器：把抽象语法树转换成一系列MR程序
Hive的底层有一系列的MR模板（Operation：GroupByOperation， JoinOperation）
优化器：执行这一系列MR程序的优化
执行器：组织相应的资源提交给Hadoop集群

10.Hive 的所有跟数据相关的概念

db: myhive,   table: student     元数据：hivedb


1、Hive的元数据
指的是 myhive 和 student等等的库和表的相关的各种定义信息
该元数据都是存储在mysql中的


myhive是hive中的一个数据库的概念，其实就是HDFS上的一个文件夹，跟mysql没有多大的关系
myhive是hive中的一个数据库，那么就会在元数据库hivedb当中的DBS表中存储一个记录
这一条记录就是myhive这个hive中数据的相关描述信息


其实，hive中创建一个库，就相当于是在hivedb中DBS中插入一条记录， 并且在HDFS上建立相应的目录


其实，hive中创建一个表，就相当于在hivedb中TBLS表中插入一条记录，并且在HDFS上项目的库目录下创建一个子目录


一个hive数据数据仓库就依赖于一个RDBMS中的一个数据库，一个数据库实例对应于一个Hive数据仓库


存储于该hive数据仓库中的所有数据的描述信息，都统统存储在元数据库hivedb中




myhive 和  hivedb的区别：


myhive是hive中的数据库： 用来存储真实数据
hivedb是mysql中的数据库: 用来多个类似myhive库的真实数据的描述数据


2、Hive的原数据
3、Hive的源数据

存储在hive数据仓库中的真实数据  student.txt


元数据 ： 一定指跟 hivedb相关，跟mysql相关
数据： HDFS上的对应表的目录下的文件






HDFS上的数据和元数据


数据：block块
元数据：描述和管理这些block信息的数据， 由namenode管理