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hive框架结构及特点

　
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hive框架结构及特点

现如今，大数据是互联网的趋势，hadoop作为大数据时代中较为核心的技术使用的人也越来越多。但是Hadoop的MapReduce操作的专业性较强，于是为了降低MapReduce的操作难度，更好的管理海量数据，就在此基础上开发了hive。

Hive是一个数据仓库应用程序，对存储在HDFS中的数据进行分析和管理；将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，通过SQL语句转化为MapReduce任务进行运行。

HIVE 框架结构

Hive的主要“模块”以及hive与Hadoop的交互。
在这里插入图片描述

  • Hive连接方式：CLI（命令行页面）、hive网页界面、可通过JDBC\ODBC\Thrift服务器进行编程访问。
  • Driver（驱动模块）：对输入的命令和查询进行解析编译，对需求的计算进行优化，然后按照步骤执行（通常启动多个MapReduce（job）任务）。通过一个表示“job执行计划”的XML文件驱动执行内置的、原生的mapper和reducer模块。包括解析器、编译器、优化器、执行器；
    1、解析器：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工 具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误(比如select中被判定为聚合的字段在group by中是 否有出现)；
    2、编译器：将AST编译生成逻辑执行计划；优化器：对逻辑执行计划进行优化；
    3、执行器：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/TEZ/Spark；
  • Metastore（元数据存储）：包括表名、表所属的数据库、表的拥有者、列、分区字段、表的类型、表的数据所在目录等。
    元数据需要不断的修改、更新，所以hive元数据不适合存储在HDFS中，一般存在关系型数据库中。有三种模式可以连接到数据库：单用户模式；多用户模式；远程服务模式
    单用户模式使用自带的Derby数据库中，可以启动多个hive，但是每个hive只能连接一个客户端；
    多用户模式推荐使用mysql进行存储，mysql和hive在同一台机器上，hive服务和metastore服务运行在同一个进程中，适合公司内部使用，需要用户对mysql有访问权限，客户端需要知道mysql的用户名和密码；
    远程服务模式指的是从通过其他机器的MySQL等数据库连接，hive服务和metastore在不同进程内，客户端通过beeline连接，无需知道数据库的密码，一般线上采用远程服务模式。
  • MapReduce：是一种计算模型，将大型数据处理任务(job)分解为许多单个、可以在服务器集群中并行执行的任务(task)，任务的计算结果可以合并计算形成最终结果。
    分为map过程和reduce过程。
    Map过程：将输入的key-value转换成0至多个key-value。key的输入输出值完全不同，value的输入输出值可能完全不同。
    Reduce过程：将同个key的所有key-value进行处理，转换成一个key-value。输入和输出的key-value可能不同。

简单来说，hive将SQL中的执行计划写成MR模板，封装在hive中。当客户端发送请求时---->先到metastore查询表的相关信息---->通过解析器将SQL转换成抽象语法树---->通过编译器形成逻辑执行计划---->优化器对逻辑执行计划进行查询优化---->执行器将逻辑执行计划转换为物理计划---->提交给MR执行MR中的模板---->得出结果返回给客户端。

Hive的特点

Hive适合进行相关的静态数据分析，用于那些不需要快速响应给出结果且数据本身不会频繁变化。可维护海量数据，一般用于海量结构化数据的离线分析。

  • 优点：
    1、简单易上手：提供了类SQL查询语言HQL
    2、减少开发人员的学习成本；
    3、可扩展：hive是建立在Hadoop之上的，因此hive的可扩展性和Hadoop的可扩展性是一致的。
    4、延展性：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
    5、容错：良好的容错性，节点出现问题SQL仍然可以完成执行
    6、提供统一的元数据管理
  • 缺点：
    1、表达能力有限：迭代式算法无法表达、数据挖掘方面不擅长；
    2、效率较低：hive自动生成的MapReduce通常情况下不够智能化、调优较困难；
    3、查询延迟性比较严重；不支持update。

总结

Hive 是一个海量数据的分析引擎。相当于Hadoop的一个客户端，不算是传统意义上的数据库，hive自己不负责运算，计算由MapReduce/Tez/Spark进行；不负责存储，数据是存储在HDFS上的；也不存储元数据信息，元数据信息存储在关系型数据库中。提供类SQL的查询语句，在功能方面与数据库基本相同，部分功能不支持。

它不适合联机（online）事务处理，也不提供实时查询功能。Hive更适用于在大量静态数据上的批处理。Hive的特点是可扩展、有较高的容错率、可处理海量数据、可定制。
除了底层HDFS，上面跑MapReduce/Tez/Spark，再上面跑hive、pig之外。也可以直接在HDFS上跑impala、drill、presto。这些架构基本上都能解决中低速的数据处理的要求

拓展

Hive2.0之后的版本中，底层的运算引擎已经不是MR，了，而是spark变成了sparkSQL，由于spark基于内存的特点，所以查询速度提升了数倍，但是spark本身是不提供存储的，所以还是需要hive作为数据仓库进行配合。当然也有其他模式如hive on tez和hive on spark。但是由于tez部署比spark繁琐，确实用的人不是很多，本质上还是基于mr，算是对mr做了dag方向的优化，提升了mr的速度，但由于其仍然采用mr的执行方式，所以说速度不会超过spark，加上部署繁琐，基本上都是用spark。

其他实时响应的项目使用的工具：spark（基于scala API的分布式数据集的分布式计算框架，shark：将hive指向spark）、storm（实时事件流处理系统）、kafka（分布式发布-订阅消息传递系统）。

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