Apache Hive概述，模拟实现Hive功能，Hive基础架构

Dear 丶 2024-03-02 08:08 51阅读 0赞

### 1、Apache Hive 概述 ###

#### 1.1、分布式SQL计算 ####

对数据进行统计分析，SQL是目前最为方便的编程工具。

大数据体系中充斥着非常多的统计分析场景  
所以，使用SQL去处理数据，在大数据中也是有极大的需求的。  
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MapReduce支持程序开发（Java、Python等）  
但不支持SQL开发  
![在这里插入图片描述][6fe5f01f240c43809829b28203f7b792.png]

#### 1.2、分布式SQL计算 - Hive ####

Apache Hive是一款分布式SQL计算的工具， 其主要功能是：

*  将SQL语句 翻译成MapReduce程序运行
 *  基于Hive为用户提供了分布式SQL计算的能力  
    写的是SQL、执行的是MapReduce。

![在这里插入图片描述][c50c64f7a65e4d8893973124d2ead42e.png]

#### 1.3、为什么使用Hive ####

使用Hadoop MapReduce直接处理数据所面临的问题

*  人员学习成本太高 需要掌握java、Python等编程语言。
 *  MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 。

使用Hive处理数据的好处

*  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）。
 *  底层执行MapReduce，可以完成分布式海量数据的SQL处理。

### 2、模拟实现Hive功能 ###

如果让您设计Hive这款软件，要求能够实现

*  用户只编写sql语句
 *  Hive自动将sql转换MapReduce程序并提交运行
 *  处理位于HDFS上的结构化数据。

如何实现？

#### 2.1、元数据管理 ####

假设有如下结构化文本数据存储在HDFS中。  
![在这里插入图片描述][d2c8ea344a414bf99ada338326d1a282.png]

假设要执行： SELECT city, COUNT(\*) FROM t\_user GROUP BY city;

对这个SQL翻译成MapReduce程序，会出现哪些困难？

针对SQL：SELECT city, COUNT(\*) FROM t\_user GROUP BY city;若翻译成MapReduce程序，有如下问题：

*  数据文件在哪里？
 *  使用什么符号作为列的分隔符？
 *  哪些列可以作为city使用？
 *  city列是什么类型的数据？

![在这里插入图片描述][81ed36a84c8e45c4911aec600795d8c1.png]  
![在这里插入图片描述][0dd65ae27e1b4727affafeeb278cc016.png]

所以，我们可以总结出来第一个点， 即构建分布式SQL计算， 需要拥有：元数据管理功能，即：

*  数据位置
 *  数据结构
 *  等对数据进行描述

#### 2.2、解析器 ####

解决了元数据管理后，我们还有一个至关重要的步骤， 即完成SQL到MapReduce转换的功能。  
![在这里插入图片描述][fb5b3e0df65947e78fe7be235d1a37c0.png]

我们称呼它为：SQL解析器，期待它能做到：

*  SQL分析。
 *  SQL到MapReduce程序的转换。
 *  提交MapReduce程序运行并收集执行结果。

#### 2.3、基础架构 ####

所以，当解析器也拥有了之后，我们就完成了一款基于MapReduce的，分布式SQL执行引擎的基础构建。

即，核心组件需要有：

*  元数据管理，帮助记录各类元数据。
 *  SQL解析器，完成SQL到MapReduce程序的转换。  
    ![在这里插入图片描述][4cc29756f4224cfc8326376df6650f03.png]

当拥有这2个组件， 基本上分布式SQL计算的能力就实现了。

#### 2.4、ive架构 ####

Apache Hive其2大主要组件就是：SQL解析器以及元数据存储， 如下图。  
![在这里插入图片描述][9e1119cc3342447ab16231f665717783.png]

### 3、Hive基础架构 ###

#### 3.1、Hive架构图 ####

![在这里插入图片描述][363468357a4c4e5b847908849b7b1bc2.png]

#### 3.2、Hive组件 ####

##### 3.2.1、元数据存储 #####

通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。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。

– Hive提供了 Metastore 服务进程提供元数据管理功能  
![在这里插入图片描述][a6a6876b0afd4282817f3a2f71ae98c9.png]

##### 3.2.2、Driver驱动程序，包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器 #####

完成 HQL 查询语句从词法分析、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，并在随后有执行引擎调用执行。

这部分内容不是具体的服务进程，而是封装在Hive所依赖的Jar文件即Java代码中。  
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##### 3.2.3、用户接口 #####

包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行；Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是通过浏览器访问Hive。

– Hive提供了 Hive Shell、 ThriftServer等服务进程向用户提供操作接口。  
![在这里插入图片描述][b57b3358de70461c834c428006d4bd4e.png]

结束！！！！！！！  
hy:38

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低级的快乐来自放纵，高级的快乐来自克制。

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