一、HIVE架构
Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
Hive 的结构可以分为以下几部分:
1、 用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI,Cli 启动的时候,会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端,用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候,需要指出 Hive Server 所在节点,并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。
2、 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、编译器、优化器完成 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 MapReduce 调用执行。
Hive 的数据存储在 HDFS 中,大部分的查询由 MapReduce 完成(包含 * 的查询,比如 select * from tbl 不会生成 MapRedcue 任务)。
二、Hive 和 Hadoop 关系
Hive 构建在 Hadoop 之上,
使用hive的命令行接口,感觉很像操作关系数据库,但是hive和关系数据库还是有很大的不同,下面我就比较下hive与关系数据库的区别,具体如下:
以上都是从宏观的角度比较hive和关系数据库的区别,hive和关系数据库的异同还有很多,我在文章的后面会一一描述。
下面我来讲讲hive的技术架构,大家先看下面的架构图:
由上图可知,hadoop和mapreduce是hive架构的根基。Hive架构包括如下组件:CLI(command line interface)、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor),这些组件我可以分为两大类:服务端组件和客户端组件。
首先讲讲服务端组件:
Driver组件:该组件包括Complier、Optimizer和Executor,它的作用是将我们写的HiveQL(类SQL)语句进行解析、编译优化,生成执行计划,然后调用底层的mapreduce计算框架。
Metastore组件:元数据服务组件,这个组件存储hive的元数据,hive的元数据存储在关系数据库里,hive支持的关系数据库有derby、mysql。元数据对于hive十分重要,因此hive支持把metastore服务独立出来,安装到远程的服务器集群里,从而解耦hive服务和metastore服务,保证hive运行的健壮性,这个方面的知识,我会在后面的metastore小节里做详细的讲解。
Thrift服务:thrift是facebook开发的一个软件框架,它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发,hive集成了该服务,能让不同的编程语言调用hive的接口。
客户端组件:
CLI:command line interface,命令行接口。
Thrift客户端:上面的架构图里没有写上Thrift客户端,但是hive架构的许多客户端接口是建立在thrift客户端之上,包括JDBC和ODBC接口。
WEBGUI:hive客户端提供了一种通过网页的方式访问hive所提供的服务。这个接口对应hive的hwi组件(hive web interface),使用前要启动hwi服务。
下面我着重讲讲metastore组件,具体如下:
Hive的metastore组件是hive元数据集中存放地。Metastore组件包括两个部分:metastore服务和后台数据的存储。后台数据存储的介质就是关系数据库,例如hive默认的嵌入式磁盘数据库derby,还有mysql数据库。Metastore服务是建立在后台数据存储介质之上,并且可以和hive服务进行交互的服务组件,默认情况下,metastore服务和hive服务是安装在一起的,运行在同一个进程当中。我也可以把metastore服务从hive服务里剥离出来,metastore独立安装在一个集群里,hive远程调用metastore服务,这样我们可以把元数据这一层放到防火墙之后,客户端访问hive服务,就可以连接到元数据这一层,从而提供了更好的管理性和安全保障。使用远程的metastore服务,可以让metastore服务和hive服务运行在不同的进程里,这样也保证了hive的稳定性,提升了hive服务的效率。
Hive的执行流程如下图所示:
图描述的很清晰了,我这里就不在累述了。
下面我给大家展示一个简单的例子,看看hive是怎么操作的。
首先我们创建一个普通的文本文件,里面只有一行数据,该行也只存储一个字符串,命令如下:
echo ‘sharpxiajun’ > /home/hadoop/test.txt |
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然后我们建一张hive的表:
hive –e “create table test (value string); |
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接下来加载数据:
Load data local inpath ‘home/hadoop/test.txt’ overwrite into table test |
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最后我们查询下表:
hive –e ‘select * from test’; |
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大家看到了吧,hive十分简单,很好入门,操作和sql很像,下面我就要深入分析下hive与关系数据库的区别,这部分可能有些人看的不是很明白,但是很有必要提前提出,以后我的文章里将进一步讲述hive,那时不太明白的童鞋在看看这部分,很多问题就会清晰很多,具体如下:
马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop和mapreduce操作专业型太强,所以facebook在这些的基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive是可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,哪些自立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开始哦。
另外:既懂程序又会画漫画的码农,你见过么?居然可以把算法画的这么清新脱俗,我也是醉了,有兴趣的可以戳下面红色链接!