Hive概念以及架构介绍

Hive的架构、执行任务的流程

Hive概念以及架构

0. 目录

• 什么是Hive
• Hive 体系介绍
• Hive 执行任务的流程

1. 什么是Hive

• Hive是Hadoop工具家族中一个重要成员，可以将结构化的数据文件（HDFS）映射为一张数据库表。
• Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，被称为 HQL，实现方便高效的数据查询
• Hive的本质是将HQL，转换成MapReduce任务，完成整个的数据的ETL，减少编写MapReduce的复杂度

2.Hive体系介绍

Hive架构包括如下组件：CLI（command line interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、Hive WEB Interface（HWI）、Metastore和Driver（Complier、Optimizer和Executor）

• Driver：核心组件。整个Hive的核心，该组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是将我们写的HQL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： 元数据服务组件。这个组件存储Hive元数据，放在关系型数据库中，支持derby、mysql。
• ThriftServers：提供JDBC和ODBC接入的能力,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。
• CLI：command line interface，命令行接口
• Hive WEB Interface（HWI）：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）

3. Hive执行流程

1. UI调用Drive的execute接口（1）
2. Drive创建一个查询的Session事件并发送这个查询到Compiler，Compiler收到Session生成执行计划（2）
3. Compiler从MetaStore中获取一些必要的数据（3，4）
4. 在整个Plan Tree中，MetaStore用于查询表达式的类型检查，以及根据查询谓语（query predicates）精简partitions 。该Plan由Compiler生成，是一个DAG（Directed acyclic graph，有向无环图）执行步骤，里面的步骤包括map/reduce job、metadata 操作、HDFS上的操作，对于map/reduce job，里面包含map operator trees和一个reduce operator tree（5）
5. 提交执行计划到Excution Engine，并由Execution Engine将各个阶段提交个适当的组件执行（6，6.1，6.2 ， 6.3）
6. 在每个任务（mapper / reducer）中，表或者中间输出相关的反序列化器从HDFS读取行，并通过相关的操作树进行传递。一旦这些输出产生，将通过序列化器生成零时的的HDFS文件（这个只发生在只有Map没有reduce的情况），生成的HDFS零时文件用于执行计划后续的Map/Reduce阶段。对于DML操作，零时文件最终移动到表的位置。该方案确保不出现脏数据读取（文件重命名是HDFS中的原子操作），对于查询，临时文件的内容由Execution Engine直接从HDFS读取，作为从Driver Fetch API的一部分（7，8，9）