大数据学习(2)Hadoop-分布式资源计算hive(1)

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1.1 什么是Hive

1Hive简介

Hive是由Facebook开源,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。

那为什么会有Hive呢?它是为了解决什么问题而诞生的呢?

下面通过一个案例,来快速了解一下Hive。

例如:需求,统计单词出现个数。

(1)在Hadoop课程中我们用MapReduce程序实现的,当时需要写Mapper、Reducer和Driver三个类,并实现对应逻辑,相对繁琐。

test表

id

atguigu

atguigu

ss

ss

jiao

banzhang

xue

hadoop

(2)如果通过Hive SQL实现,一行就搞定了,简单方便,容易理解。

select count(*) from test group by id;

2Hive本质

Hive是一个Hadoop客户端,用于HQL(Hive SQL转化成MapReduce程序

(1)Hive中每张表的数据存储在HDFS

(2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce(也可配置为Spark或者Tez) 

(3)执行程序运行在Yarn上

1.2 Hive架构原理

1用户接口:Client

CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC。

说明:JDBC和ODBC的区别。

(1)JDBC的移植性比ODBC好;(通常情况下,安装完ODBC驱动程序之后,还需要经过确定的配置才能够应用。而不相同的配置在不相同数据库服务器之间不能够通用。所以,安装一次就需要再配置一次。JDBC只需要选取适当的JDBC数据库驱动程序,就不需要额外的配置。在安装过程中,JDBC数据库驱动程序会自己完成有关的配置。)

(2)两者使用的语言不同,JDBC在Java编程时使用,ODBC一般在C/C++编程时使用。

2元数据:Metastore

元数据包括:数据库(默认是default)、表名、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,由于derby数据库只支持单客户端访问,生产环境中为了多人开发,推荐使用MySQL存储Metastore。

3驱动器:Driver

(1)解析器(SQLParser):将SQL字符串转换成抽象语法树(AST)

(2)语义分析(Semantic Analyzer):将AST进一步划分为QeuryBlock

(3)逻辑计划生成器(Logical Plan Gen):将语法树生成逻辑计划

(4)逻辑优化器(Logical Optimizer):对逻辑计划进行优化

(5)物理计划生成器(Physical Plan Gen):根据优化后的逻辑计划生成物理计划

(6)物理优化器(Physical Optimizer):对物理计划进行优化

(7)执行器(Execution):执行该计划,得到查询结果并返回给客户端

4Hadoop

使用HDFS进行存储,可以选择MapReduce/Tez/Spark进行计算。

本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
THE END
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