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这篇文章将为大家详细讲解有关HIVE有什么用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
在实际工作中,hive往往被用于建设数据仓库,所以,在学习HIVE前,你有必要去简单了解一下数据仓库的一些基本概念,比如:
1、什么是数据仓库
2、数据仓库与数据库区别
3、数据仓库分层架构
由于这些概念在网上很多,这里就不在介绍了,请自行网上查找。
可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。
其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算,底层由HDFS来提供数据的存储支持,说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce任务的工具,甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端
Hive 具有 SQL 数据库的外表,但应用场景完全不同。
Hive 只适合用来做海量离线数据统计分析,也就是数据仓库。
优点
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)。
避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本。
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。
缺点
Hive的查询延迟很严重
Hive不支持事务
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集群
使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算。
4、Driver:驱动器
解析器(SQL Parser)
将SQL字符串转换成抽象语法树AST
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
编译器(Physical Plan):将AST编译生成逻辑执行计划
优化器(Query Optimizer):对逻辑执行计划进行优化
执行器(Execution):把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说默认就是mapreduce任务
关于“HIVE有什么用”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。
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