什么是Hive

听说掌握了Hadoop和Hive就可以找到一份入门的大数据方面的工作,想想就开心。那我们先来了解一下hive的基本概念吧。

一Hive基本概念

1.1什么是Hive

Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。

本质是:将HQL转化成MapReduce程序

1)Hive处理的数据存储在HDFS

2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce

3)执行程序运行在YARN上

1.2为什么使用Hive

1)直接使用hadoop所面临的问题

(1)人员学习成本太高

(2)项目周期要求太短

(3)MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大

2)Hive的好处

(1)操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力。

(2)避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本。

(3)扩展功能很方便。

1.3 Hive架构原理

如图中所示,Hive通过给用户提供的一系列交互接口,接收到用户的指令(SQL),使用自己的Driver,结合元数据(MetaStore),将这些指令翻译成MapReduce,提交到Hadoop中执行,最后,将执行返回的结果输出到用户交互接口。

1)用户接口:Client

CLI(hive shell)、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI(浏览器访问hive)

2)元数据:Metastore

元数据包括:表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段、表的类型(是否是外部表)、表的数据所在目录等;

默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore

3)Hadoop

使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算。

4)驱动器:Driver

(1)解析器(SQL Parser):将SQL字符串转换成抽象语法树AST,这一步一般都用第三方工具库完成,比如antlr;对AST进行语法分析,比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。

(2)编译器(Physical Plan):将AST编译生成逻辑执行计划。

(3)优化器(Query Optimizer):对逻辑执行计划进行优化。

(4)执行器(Execution):把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说,就是MR/TEZ/Spark。

1.4 Hive的特点

1)操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单、容易上手)

2)避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本。

3)Hive的执行延迟比较高,因此hive常用于数据分析,对实时性要求不高的场合;

4)Hive优势在于处理大数据,对于处理小数据没有优势,因为Hive的执行延迟比较高。

5)Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

1.5 Hive和数据库比较

由于Hive采用了类似SQL的查询语言HQL(hive query language),因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。本文将从多个方面来阐述Hive和数据库的差异。数据库可以用在Online的应用中,但是Hive是为数据仓库而设计的,清楚这一点,有助于从应用角度理解Hive的特性。

1.5.1查询语言

由于SQL被广泛的应用在数据仓库中,因此,专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

1.5.2数据存储位置

Hive是建立在Hadoop之上的,所有Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

1.5.3数据更新

由于Hive是针对数据仓库应用设计的,而数据仓库的内容是读多写少的。因此,Hive中不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的,因此可以使用INSERTINTO…VALUES添加数据,使用UPDATE…SET修改数据。

1.5.4索引

Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理,甚至不会对数据进行扫描,因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时,需要暴力扫描整个数据,因此访问延迟较高。由于MapReduce的引入,Hive可以并行访问数据,因此即使没有索引,对于大数据量的访问,Hive仍然可以体现出优势。数据库中,通常会针对一个或者几个列建立索引,因此对于少量的特定条件的数据的访问,数据库可以有很高的效率,较低的延迟。由于数据的访问延迟较高,决定了Hive不适合在线数据查询。

1.5.5执行

Hive中大多数查询的执行是通过Hadoop提供的MapReduce来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。

1.5.6执行延迟

Hive在查询数据的时候,由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架。由于MapReduce本身具有较高的延迟,因此在利用MapReduce执行Hive查询时,也会有较高的延迟。相对的,数据库的执行延迟较低。当然,这个低是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候,Hive的并行计算显然能体现出优势。

1.5.7可扩展性

由于Hive是建立在Hadoop之上的,因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的(世界上最大的Hadoop集群在Yahoo!,2009年的规模在4000台节点左右)。而数据库由于ACID语义的严格限制,扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库Oracle在理论上的扩展能力也只有100台左右。

1.5.8数据规模

由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算,因此可以支持很大规模的数据;对应的,数据库可以支持的数据规模较小。

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