Hive基本概念是什么

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1、Hive基本概念

1.1、什么是hive？

Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，能將結構化的數據文件映射為一張表，并提供類SQL查詢功能。Facebook家的。

1.2、hive的本質

本質就是將HQL轉化為MR程序。
工作流程：
Hive數據庫將SQL中常用語句封裝為對應的MapReduce模板并封裝在hive中
----> 客戶使用sql語句對hive提交任務需求
----> hive將根據對應的sql語句調用MapReduce程序
----> MapReduce程序提交到yarn上運行
----> 運行結果返回給客戶

要說的是：

1. Hive處理的數據是存在hdfs上。（這點一定要明確，不然就會有種hive像數據庫的錯覺）

2. HQL語句調用的底層是MapReduce。

3. Hive任務提交在Yarn上。

1.3、hive優缺點

優點：
（1）Hive可以使用類SQL語言進行數據查詢操作，減小了開發難度；
（2）Hive使開發時避免寫冗長的MapReduce程序，提高開發效率；
（3）Hive可以實現對海量數據的分析計算操作；
（4）Hive提供了自定義函數，用戶可根據需求自定義封裝函數。

缺點：
（1）Hive的HQL表達能力有限，其自動生成的MapReduce程序不夠智能，且無法對部分更優的算法進行封裝；
（2）Hive不支持行級別更新，只允許新增與追加，不允許修改刪除操作；
（3）Hive的效率比較低，執行延遲比較高，調優粒度較粗。

1.4、hive框架原理

（1）client：用戶接口，命令行cli、JDBC接口

（2）Metastore：元數據，存儲數據的庫名、表名、字段、類別、存儲目錄、自定義函數等，默認存儲在自帶的derby中

（3）Hadoop：HDFS存放數據，MapReduce進行數據計算

（4）Driver：解析器（SQL-->AST）、編譯器（AST-->執行計劃）、優化器（執行計劃優化）、執行器（執行計劃-->MapReduce）

1.5、hive跟數據庫比較

（1）查詢語言：Hive提供了類SQL查詢語句HQL，但HIve不提供數據存儲于計算環境；

（2）數據更新：Hive不支持對數據庫的刪除、修改；

（3）執行延遲：Hive執行延遲較高

（4）數據規模：Hive可以對海量數據進行分析計算

以上是“Hive基本概念是什么”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！