站长工具在线查询,wordpress菜单a标签,装修公司哪家好广州市,衡水网站建设浩森宇特1. 概念
Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库工具#xff0c;旨在简化大规模数据集的查询与管理。它通过类 SQL 语言#xff08;HiveQL#xff09;将结构化数据映射为 Hadoop 的 MapReduce#xff0c;适合离线批处理#xff0c;尤其适用于数据仓库场景。 2. 数据模型 表旨在简化大规模数据集的查询与管理。它通过类 SQL 语言HiveQL将结构化数据映射为 Hadoop 的 MapReduce适合离线批处理尤其适用于数据仓库场景。 2. 数据模型 表Table逻辑数据单元分为两种 1.内部表Managed Table数据由 Hive 管理删除表时数据及元数据均被清除。 2.外部表External Table数据存储在 HDFS 的指定路径删除表仅删除元数据保留数据。 分区Partition按列值如日期将数据划分到不同目录提升查询效率如分区裁剪。 分桶Bucket基于哈希将数据分到固定数量的文件优化 Join 和采样效率。 视图View虚拟表基于查询结果定义不存储实际数据。 3. 架构
Hive 架构分为以下核心层 1. 用户接口层 CLI/JDBC/ODBC提供命令行和远程访问。 HiveServer2支持多用户并发、认证替代旧版 HiveServer。 Web UI如 Hue可视化查询界面。
2. 元数据存储Metastore 使用关系数据库MySQL、PostgreSQL存储表结构、分区等元数据。 独立服务模式Remote Metastore支持高可用。
3. 驱动层Driver 编译器将 HiveQL 转换为抽象语法树AST、逻辑计划。 优化器执行逻辑优化如谓词下推、分区裁剪。 执行引擎生成物理计划MapReduce/Tez/Spark DAG。
4. 执行层 支持多种引擎MapReduce默认、Tez优化 DAG 执行、Spark内存计算。 LLAPLive Long and Process守护进程缓存数据加速交互式查询。
5. 存储层 数据存储在 HDFS 或兼容系统如 S3。 支持多种格式文本、ORC列式存储支持 ACID、Parquet。 4. 核心组件 Hive CLI命令行接口适合简单查询。 HiveServer2提供 Thrift 服务支持 JDBC/ODBC 连接。 Metastore独立服务管理元数据支持高并发访问。 SerDeSerializer/Deserializer解析数据格式如 JSON、CSV如 OpenCSVSerde。 Execution Engine可插拔引擎如 Tez 减少中间落盘提升性能。 Hive Web Interface可选提供基础监控界面。 Hive 通过 SQL 抽象简化了 Hadoop 生态的数据处理其架构围绕元数据管理、查询编译优化和多引擎执行展开。随着 Tez/Spark 引擎和 LLAP 的引入Hive 在性能上持续改进但仍以批处理为核心定位。理解其数据模型与组件协作是优化 Hive 应用的关键。
