Hive学习 第一课

Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

Hive 不是

• 一个关系数据库
• 一个设计用于联机事务处理（OLTP）
• 实时查询和行级更新的语言

Hiver特点

• 它存储架构在一个数据库中并处理数据到HDFS。
• 它是专为OLAP设计。
• 它提供SQL类型语言查询叫HiveQL或HQL。
• 它是熟知，快速，可扩展和可扩展的。

Hive工作原理

下图描述了Hive 和Hadoop之间的工作流程。

下表定义Hive和Hadoop框架的交互方式：

Step No.	操作
1	Execute Query Hive接口，如命令行或Web UI发送查询驱动程序（任何数据库驱动程序，如JDBC，ODBC等）来执行。
2	Get Plan 在驱动程序帮助下查询编译器，分析查询检查语法和查询计划或查询的要求。
3	Get Metadata 编译器发送元数据请求到Metastore（任何数据库）。
4	Send Metadata Metastore发送元数据，以编译器的响应。
5	Send Plan 编译器检查要求，并重新发送计划给驱动程序。到此为止，查询解析和编译完成。
6	Execute Plan 驱动程序发送的执行计划到执行引擎。
7	Execute Job 在内部，执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker，在名称节点并把它分配作业到TaskTracker，这是在数据节点。在这里，查询执行MapReduce工作。
7.1	Metadata Ops 与此同时，在执行时，执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。
8	Fetch Result 执行引擎接收来自数据节点的结果。
9	Send Results 执行引擎发送这些结果值给驱动程序。
10	Send Results 驱动程序将结果发送给Hive接口。