Hive相关的简介

# Hive简介

Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具。用于存储和处理海量结构化的数据。可以把存储在HDFS中结构的数据映射成一张表，然后通过HQL对数据进行查询，Hive不支持修改和删除（2.0版本之前，原因：存储的是海量的数据，修改，增加等对结果的影响很小，几乎可以忽略，但是修改对集群的性能消耗大）

Hive的底层存储完全依赖HDFS，计算完全依赖MapReduce。所以说Hive只是减少了代码量，提高了开发的效率，并没有对MapReduce做优化。但是Hive自身是可以通过优化来提高执行效率的！

# Hive于传统的数据库对比有哪些异同？

传统数据库对表的验证是：schema on write(写时模式)，而Hive在load时不检查数据时候符合schema，Hive遵循schema on read(读时模式)，只有在读数据的时候Hive才会检查、解析具体的数据字段、schema。读时模式的优势load data非常迅速，因为它不需要读取数据进行解析，仅仅进行文件的复制或者移动。写时模式的优势是提升了查询性能，因为预先解析之后可以对列建立索引，并压缩，但这样也会花费更多的加载时间。即使是内部表在数据加载时也不解析数据格式，如果有数据和模式不匹配，只能在查询时出现null才知道有不匹配的行。

# Hive的工作原理

Driver调用解释器(compiler)处理HQL字符串，这些字符串节能是DDL、DML、或者查询语句等。编译器将字符串转换为策略(plan)，策略仅由元数据和HDFS组成，元数据操作只包含DDL语句，HDFS操作只包含load语句，对插入和查询而言，策略由MapReduce任务中的具有方向的有向无环图(DAG)组成，具体流程如下：

1.解析器(parser)：将查询字符串转换为解析树表达式

2.语义分析器(semantic analyzer)：将解析树表达式转换为基于块(block-based)的内部查询表达式，将输入表的模式(schema)信息从MetaStore中进行恢复，用这些信息验证列名，展开select * 以及类型检查(固定类型转化也包含在此检查)

3.逻辑策略生成器(logical plan generator):将内部表达式转换为逻辑策略，这些策略由逻辑操作数组成。

4.优化器(optimizer):通过逻辑策略构造多途径并以不同方式重写，优化器的功能如下：

将多个multiple join 合并成一个 multi-way join；

对join、group by 和自定义的map-reduce操作重新进行划分；

消减不必要的列；

在表扫描操作中推行使用断言(predicate)；

对于已分区的表，消减不必要的分区；

在抽样(sampling)查询中消减不必要的桶；

此外，优化器还能增加局部聚合操作用于处理大分组(group aggregations)和增加在再分区操作用于处理不对称(skew)的分组聚合。

# Hive的内表外表的区别

Hive建表默认就是内表，Hive管理数据的生命周期，删除表的时候元数据和数据也一并被删除

外表就是建表的时候用关键字external修饰的表，这样的表不受Hive管理，删除表的时候只删除元数据，不删除数据。

# Hive的元数据保存方式*方式一:Derby数据库(默认) ，不支持并发访问*方式二:MySQL数据库(常用)，占资源较少，支持并发*方式三:MetaStoreServer， 在服务器端启动一个MetaStoreServer，客户端通过Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据