Hive——原理架构_简述hive的架构

Hive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。
本质是：将HQL转化成MapReduce程序，可以看做是hadoop的客户端

一、Hive架构

• Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架（ ①数据存储在hdfs上②数据计算用mapreduce）。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），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 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
• Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。
• Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的HiveQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。
• Hive通过与YARN通信来初始化MapReduce作业，不需要部署在YARN节点上，一般独立部署在集群之外的节点。

用户接口/界面
CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动 Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。 WUI是通过浏览器访问Hive。
元存储 Metastore
Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。Metastore包括元数据服务和元数据存储两部分，因而Hive不仅是数据查询工具还是一个管理海量数据的系统，通过将HDFS上的结构化数据通过元数据映射为一张张表，再使用HQL进行查询。
HiveQL处理引擎
HiveQL类似于SQL的查询上Metastore模式信息。这是传统的方式进行MapReduce程序的替代品之一。相反，使用Java编写的MapReduce程序，可以编写为MapReduce工作，并处理它的查询。
执行引擎
HiveQL处理引擎和MapReduce的结合部分是由Hive执行引擎。执行引擎处理查询并产生结果和MapReduce的结果一样。它采用MapReduce方法。
HDFS 或 HBASE
Hadoop的分布式文件系统或者HBASE数据存储技术是用于将数据存储到文件系统。

• 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

二、hive工作原理

流程大致步骤为：

1. 用户提交查询等任务给Driver。
2. 编译器获得该用户的任务Plan。
3. 编译器Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。
4. 编译器Compiler得到元数据信息，对任务进行编译，先将HiveQL转换为抽象语法树，然后将抽象语法树转换成查询块，将查询块转化为逻辑的查询计划，重写逻辑查询计划，将逻辑计划转化为物理的计划（MapReduce）, 最后选择最佳的策略。
5. 将最终的计划提交给Driver。
6. Driver将计划Plan转交给ExecutionEngine去执行，获取元数据信息，提交给JobTracker或者SourceManager执行该任务，任务会直接读取HDFS中文件进行相应的操作。
7. 获取执行的结果。
8. 取得并返回执行结果。

编译流程
基本流程为：将HiveQL转化为抽象语法树再转为查询块然后转为逻辑查询计划再转为物理查询计划最终选择最佳决策的过程。

优化器的主要功能：

1. 将多Multiple join 合并为一个Muti-way join
2. 对join、group-by和自定义的MapReduce操作重新进行划分。
3. 消减不必要的列。
4. 在表的扫描操作中推行使用断言。
5. 对于已分区的表，消减不必要的分区。
6. 在抽样查询中，消减不必要的桶。
7. 优化器还增加了局部聚合操作用于处理大分组聚合和增加再分区操作用于处理不对称的分组聚合。
   

三、Hive与数据库区别

由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，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。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。

1）查询语言
hive使用类SQL的HQL
sql使用sql
2）数据存储位置
hive是将数据存储在HDFS中
sql可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中
3）数据格式
Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）
数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式
4）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（一次写入，多次读取）。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
5）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。
6）扩展性
hive扩展性好
sql扩展性有限
7）索引
hive和sql 都支持索引
Hive在加载数据的过程中不会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的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。
数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
8）分区
hive和sql都支持分区

• MapReduce 开发人员可以把自己写的 Mapper 和 Reducer 作为插件支持 Hive 做更复杂的数据分析。 它与关系型数据库的 SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句（如 DDL、DML）以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询等操作。
• Hive 不适合用于联机(online) 事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。Hive 的特点是可 伸缩（在Hadoop 的集群上动态的添加设备），可扩展、容错、输入格式的松散耦合。Hive 的入口是DRIVER ，执行的 SQL 语句首先提交到 DRIVER 驱动，然后调用 COMPILER 解释驱动， 最终解释成 MapReduce 任务执行，最后将结果返回。

hive的数据存储

首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，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。其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：Table，External Table，Partition，Bucket。

• hive的所有数据存储基于hadoop的HDFS，hive没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，RCFILE等）
• 在创建表时，指定Hive 数据的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据
• 存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图、索引
• Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket
  1） 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
  3） external table：外部表, 与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径。普通表删除表后,hdfs上的文件都删了；外部表删除后, hdfs上的文件没有删除, 只是把文件删除了
  4） partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录
  5） bucket：桶, 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, 会根据不同的文件把数据放到不同的文件中

四、Hive 数据类型

Hive 提供了基本数据类型和复杂数据类型，复杂数据类型是 Java 语言所不具有的。
（一）基本数据类型

由上表我们看到hive不支持日期类型，在hive里日期都是用字符串来表示的，而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。

hive是用java开发的，hive里的基本数据类型和java的基本数据类型也是一一对应的，除了string类型。有符号的整数类型：TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT分别等价于java的byte、short、int和long原子类型，它们分别为1字节、2字节、4字节和8字节有符号整数。Hive的浮点数据类型FLOAT和DOUBLE,对应于java的基本类型float和double类型。而hive的BOOLEAN类型相当于java的基本数据类型boolean。

对于hive的String类型相当于数据库的varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储2GB的字符数。
（二）复杂数据类型

Hive 有三种复杂数据类型 ARRAY、MAP 和 STRUCT（结构体）。ARRAY 和 MAP 与 Java 中的 Array 和 Map 类似，而STRUCT 与 C语言中的 Struct 类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。
复杂数据类型的声明必须使用尖括号指明其中数据字段的类型。定义三列，每列对应一种复杂的数据类型，如下所示。

CREATE TABLE complex(
	col1 ARRAY< INT>,
	col2 MAP< STRING,INT>,
	col3 STRUCT< a:STRING,b:INT,c:DOUBLE>
)
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案例实操

1） 假设某表有如下一行，我们用JSON格式来表示其数据结构。在Hive下访问的格式为

{
    "name": "songsong",
    "friends": ["bingbing" , "lili"] ,       //列表Array, 
    "children": {                      //键值Map,
        "xiao song": 18 ,
        "xiaoxiao song": 19
    }
    "address": {                      //结构Struct,
        "street": "hui long guan" ,
        "city": "beijing" 
    }
}
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2）基于上述数据结构，我们在Hive里创建对应的表，并导入数据。
创建本地测试文件test.txt

songsong,bingbing_lili,xiao song:18_xiaoxiao song:19,hui long guan_beijing
yangyang,caicai_susu,xiao yang:18_xiaoxiao yang:19,chao yang_beijing
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注意：MAP，STRUCT和ARRAY里的元素间关系都可以用同一个字符表示，这里用“_”。
3）Hive上创建测试表test

create table test(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<street:string, city:string>
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';
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字段解释：

row format delimited fields terminated by ','  -- 列分隔符
collection items terminated by '_'  	--MAP STRUCT 和 ARRAY 的分隔符(数据分割符号)
map keys terminated by ':'				-- MAP中的key与value的分隔符
lines terminated by '\n';					-- 行分隔符
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4）导入文本数据到测试表

hive (default)> load data local inpath ‘/opt/module/datas/test.txt’ into table test
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5）访问三种集合列里的数据，以下分别是ARRAY，MAP，STRUCT的访问方式

hive (default)> select friends[1],children['xiao song'],address.city from test
where name="songsong";

OK
_c0     _c1     city
lili    18      beijing
Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 1 row(s)
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参考：
https://blog.csdn.net/wangyang1354/article/details/50570903