Hive个人心得笔记之数据库和数据仓库

青旅半醒 2021-12-14 08:51 657阅读 0赞

#                 Hive个人心得笔记之数据库和数据仓库 #

# 一、数据仓库和数据库对比 #

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:4.1708in;"> 数据库 </td> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:3.6194in;"> 数据仓库 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:4.1708in;"> 为线上系统提供实时数据 </td> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:3.6194in;"> 为离线分析存储历史数据 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:4.1708in;"> 具有完整的增删改查的能力 </td> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:3.6194in;"> 只支持一次写入多次查询，不支持行级别的增删改 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:4.1708in;"> 具有完整的事务能力 </td> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:3.6194in;"> 不强调事务的特性 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:4.1708in;"> 尽量的避免冗余 提高存储 和处理的效率 </td> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:3.6194in;"> 人为的制造冗余 提高查询的效率 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:4.1708in;"> 数据来源单一 </td> 
 <td style="border-color:#a3a3a3;vertical-align:top;width:3.6194in;"> 数据来源多样 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 二、OLTP和OLAP对比 #

1.  数据库属于OLTP系统（Online **Transaction** Processing）联机事务**处理**系统。涵盖了企业大部分的日常操作，如购物、库存、制造、银行、工资、注册、记账等。比如Mysql，oracle等关系型数据库；数据仓库属于OLAP系统。（Online **Analytical** Processing）联机**分析**处理系统。Hive，Hbase等
2.  OLTP是面向用户的、用于程序员的事务处理以及客户的查询处理；OLAP是面向市场的，用于知识工人（经理、主管和数据分析人员）的数据分析
3.  OLAP通常会集成多个异构数据源的数据，数量巨大；OLTP系统的访问由于要保证原子性，所以有事务机制和恢复机制
4.  OLAP系统一般存储的是历史数据，所以大部分都是只读操作，不需要事务；OLTP系统具有较强的事务

# 三.体系结构 #

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## **1.用户接口主要有三个：CLI，****JDBC** **和 WUI** ##

1.  CLI，最常用的模式。实际上在>hive 命令行下操作时，就是利用CLI用户接口
2.  JDBC，通过java代码操作，需要启动hiveserver，然后连接操作

## **2.Metastore** ##

**Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等**

## **3.解释器****（complier)****、优化器****(****optimizer****)、执行器(executor)组件** ##

这三个组件用于：HQL语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用执行

## **4.Hadoop** ##

Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由MapReduce完成

# 四.执行流程 #

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1.  通过客户端提交一条Hql语句
2.  通过complier（编译组件）对Hql进行词法分析、语法分析。在这一步，编译器要知道此hql语句到底要操作哪张表
3.  去元数据库找表信息
4.  得到信息
5.  complier编译器提交Hql语句分析方案
6.  执行流程
    
    1.  executor 执行器收到方案后，执行方案（DDL过程）。在这里注意，执行器在执行方案时，会进行判断：如果当前方案不涉及到MR组件，比如为表添加分区信息、比如字符串操作等，比如简单的查询操作等，此时就会直接和元数据库交互，然后去HDFS上去找具体数据；如果方案需要转换成MR job，则会将job 提交给Hadoop的JobTracker
    2.  MR job完成，并且将运行结果写入到HDFS上
    3.  执行器和HDFS交互，获取结果文件信息
7.  如果客户端提交Hql语句是带有查询结果性的，则会发生：7-8-9步，完成结果的查询。

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