大数据之Hive<一>_涉及大数据量计算时hive

一 Hive基本概念

1.1 什么是Hive

Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。

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

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

1.2 Hive的优缺点

1.2.1 优点

1）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）

2）避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。

3）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；

4）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。

5）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。

1.2.2 缺点

1）Hive的HQL表达能力有限

（1）迭代式算法无法表达

（2）数据挖掘方面不擅长

2）Hive的效率比较低

（1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化

（2）Hive调优比较困难，粒度较粗

1.3 Hive架构原理

如图中所示，Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。

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

3）Hadoop

使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。

4）驱动器：Driver