Hive基本原理

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HiveQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。

使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce，性能有了显著提升。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业（这样只需写一次HDFS，且中间节点较少），从而大大提升DAG作业的性能。

Hive主要特点如下：

海量结构化数据分析汇总。
将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。
灵活的数据存储格式，支持JSON，CSV，TEXTFILE，RCFILE，SEQUENCEFILE，ORC（Optimized Row Columnar）这几种存储格式。

Hive体系结构：

用户接口：用户接口主要有三个：CLI，Client和WebUI。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。WebUI是通过浏览器访问Hive。MRS仅支持Client方式访问Hive。
元数据存储：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。

Hive结构

Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。

图1 Hive结构

表1 模块说明
名称	说明
HiveServer	一个集群内可部署多个HiveServer，负荷分担。对外提供Hive数据库服务，将用户提交的HQL语句进行编译，解析成对应的Yarn任务或者HDFS操作，从而完成数据的提取、转换、分析。
MetaStore	一个集群内可部署多个MetaStore，负荷分担。提供Hive的元数据服务，负责Hive表的结构和属性信息读、写、维护和修改。提供Thrift接口，供HiveServer、Spark、WebHCat等MetaStore客户端来访问，操作元数据。
WebHCat	一个集群内可部署多个WebHCat，负荷分担。提供Rest接口，通过Rest执行Hive命令，提交MapReduce任务。
Hive客户端	包括人机交互命令行Beeline、提供给JDBC应用的JDBC驱动、提供给Python应用的Python驱动、提供给Mapreduce的HCatalog相关JAR包。
ZooKeeper集群	ZooKeeper作为临时节点记录各HiveServer实例的IP地址列表，客户端驱动连接Zookeeper获取该列表，并根据路由机制选取对应的HiveServer实例。
HDFS/HBase集群	Hive表数据存储在HDFS集群中。
MapReduce/Yarn集群	提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。

HCatalog建立在Hive Metastore之上，具有Hive的DDL能力。从另外一种意义上说，HCatalog还是Hadoop的表和存储管理层，它使用户能够通过使用不同的数据处理工具（比如MapReduce），更轻松地在网格上读写HDFS上的数据，HCatalog还能为这些数据处理工具提供读写接口，并使用Hive的命令行接口发布数据定义和元数据探索命令。此外，经过封装这些命令，WebHcat Server还对外提供了RESTful接口，如图2所示。

图2 WebHCat的逻辑架构图
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