大数据之 Hive 教程
一、什么是Hive？
Hive 是一个架构在 Hadoop 之上的数据仓库基础工具，它可以处理结构化和半结构化数据，它使得查询和分析存储在 Hadoop 上的数据变得非常方便。
二、为什么不直接使用Hadoop，而使用Hive？
在没有 Hive 之前，处理数据必须开发复杂的 MapReduce 作业，但现在有了 Hive，你只要开发简单的 SQL 查询就可以达到 MapReduce 作业同样的查询功能。Hive 主要针对的是熟悉 SQL 的用户。Hive 使用的查询语言称为 HiveQL（HQL），它跟 SQL 很像。HiveQL 自动把类 SQL 语句转换成 MapReduce 作业。Hive 对 Hadoop 的复杂性简单化了，而且使用 Hive 并不需要你学习 Java 语言。
Hive 一般在终端执行，并且把 SQL 语句转换成一系列能在 Hadoop 集群执行作业。Apache Hive 可以让存储在 HDFS 的数据以表的方式呈现。
三、Hive的体系架构
1、用户接口（用户访问使用hive的方式）：CLI（shell命令行）、JDBC/ODBC（thrift允许外部客户端通过网络与hive交互）、WebGUI（浏览器访问）
2、元数据存储：元数据是表和文件之间的映射关系，通常存储在关系数据库中如mysql/derby等
3、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
4、执行引擎：hive本身并不直接处理数据文件，而是通过执行引擎处理，支持MapReduce、Tez、Spark3种执行引擎。
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