Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射到一个表中，并提供类似SQL的查询功能。对Hive是什么及其优缺点感兴趣的朋友可以跟着边肖去看一看。
目录
一、Hive介绍Hive的优缺点Hive架构Hive用户界面Hive元数据三种存储方式Hive数据存储架构原理Hive文件格式Hive本质Hive工作原理Hive数据类型
一、Hive介绍
Hive:脸书用来解决海量结构化日志的开源数据统计工具。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射到一个表中，并提供类似SQL的查询功能。
Hive的优缺点优点：
类似于SQL语句，简单学习容易上手，避免了编写MapReduce，降低了开发者的学习成本。所以经常使用Hive进行数据分析。在实时性要求不高的情况下，Hive在处理大数据方面有优势，但在处理小数据方面没有优势。Hive支持用户自定义功能，用户可以根据自己的需求实现自己的功能。
缺点：
蜂巢的HQL表达能力有限。Hive的效率比较低。Hive本质上是一个先生。
Hive架构Hive用户接口
Hive CLI(Hive命令行)Hive的命令行HWI(Hive Web接口)Hive Web接口Hive提供节俭服务，即Hiveserver。
Hive元数据的三种存储模式
单用户模式：安装Hive时，默认使用Derby数据库存储元数据，因此不能并发调用Hive。多用户模式：MySQL服务器存储元数据。远程服务器模式：启动MetaStoreServer。
Hive数据存储
蜂巢数据可分为
表数据
和元数据
。我们都知道表数据是表中的数据，而元数据是用来存储表的名字
，列
，表分区
，属性
。Hive基于Hadoop分布式文件存储，其数据存储在HDFS。现在我们来介绍一下Hive中常见的数据导入方法。
从本地文件系统导入数据到Hive，从HDFS导入数据到Hive表，从其他表中查询相应的数据导入Hive表。创建表时，从其他表中查询相应的记录，并将其插入到创建的表中。
#1.演示将数据从本地加载到配置单元
#1.1创建表格
创建学生表(id字符串，姓名字符串)
行格式分隔的字段以“t”结尾；
#1.2将本地文件加载到配置单元
加载数据本地路径
/root/student.txt”放入表default.student#default.test数据库表名也可以是直接的表名。
#2.演示将HDFS文件加载到配置单元中
#2.1将文件上传到HDFS根目录
DFS-put/root/student . txt/；
#2.2在HDFS上加载数据
将路径“/student.txt”中的数据加载到表test.student
#3.加载数据以覆盖表中的原始数据。
#3.1将文件上传到HDFS
DFS-put/root/student . txt/；#将文件加载到表格下的文件中，相当于在Windows中进行剪切。
#3.2加载数据覆盖表中的原始数据
将path“/student . txt”中的数据覆盖加载到表test.student中；
#4.查找表
select * from student
#通过查询语句将数据插入表中(insert)
#1.1创建表格
创建表student_par(id int，name String)
行格式分隔的字段以“t”结尾；
#1.2通过插入来插入数据
向表中插入student_par值(1，张三)，(2，李四)；
架构原理
用户界面
CLI(命令行界面)、JDBC/ODBC(jdbc访问配置单元)、WEBUI(浏览器访问配置单元)
元数据
元数据包括：表名、表所属的数据库(默认为default)、表的所有者、列/分区字段、表的类型(是否为外部表)、表的数据的目录等。
Hadoop
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。
司机：司机
(1) SQL解析器：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，通常由第三方工具库来完成，比如antlr；分析AST语法，比如表是否存在，字段是否存在，SQL语义是否错误。
(2)编译器(物理计划):编译AST，生成逻辑执行计划。
(3)查询优化器：优化逻辑执行计划。
(4)执行：将逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对Hive来说是火花先生。
Hive文件格式
文本文件
这是默认的文件格式。没有数据压缩处理，磁盘成本高，数据分析成本高。
序列文件
这是HadooAPI提供的二进制文件支持，以二进制形式序列化成文件。
RCFile
这种格式就是行列存储结构的存储方式。
妖魔
优化的行列ORC文件格式是Hadoop生态系统中的列存储格式。
ORC的优势：
列表中，有许多压缩文件的方法。文件是可以分的。提供了多种索引来支持复杂的数据结构，如地图。
ORC文件格式以二进制模式存储，因此不能直接读取。
Hive本质将HQL转换成MapReduce程序。
Hive处理的数据存储在HDFS上。Hive分析数据底层的实现是MapReduce执行程序运行在Yarn上。
Hive工作原理简单来说，Hive就是一个查询引擎。当Hive收到SQL语句时，它将执行以下操作：
词汇分析和语法分析。用antlr将SQL语句解析成抽象语法树的语义分析。从MetaStore获取元数据信息，用SQL语句解释表名、列名和数据类型逻辑计划生成。生成一个逻辑计划，以获得运算符树逻辑计划优化。优化运算符树以生成物理计划。由逻辑计划生成的MapReduce任务组成的DAG的物理计划被物理地计划执行。将DAG发送到Hadoop集群执行，并返回查询结果。
Hive向组件显示MapReduce任务设计，如下所示：
元存储：该组件存储Hive中表的信息，包括表、表分区、模式、列及其类型、表映射关系等驱动程序：控制HiveQL查询编辑器执行引擎生命周期的组件Hive server客户端组件提供命令行界面Hive CLI、Web UI、JDBC驱动程序等。
Hive数据类型Hive支持两种数据类型，一种是原子数据类型，一种是复杂数据类型。
基本数据类型类型描述的示例TINYINT1字节有一个符合整数1 small2字节有符号整数1INT4字节有符号整数1BIGINT8字节有符号整数1FLOAT4字节单精度浮点数1.0DOUBLE8字节双精度浮点数1.0BOOLEANtrue/falsetrueSTRING字符串“hive”，“hive”
Hive type中的String数据类型类似于MySQL中的VARCHAR。类型是可变字符串。
配置单元支持数据类型转换。Hive是用Java写的，所以数据类型转换规则遵循Java:
隐式转换-从小到大
强制转换-大传输和小传输
Type描述样本数组的有序字段。字符必须相同。ARRAY(1，2)MAP是一个无序的键值对。构建的类型必须是原子的，值可以是任何类型。Map (a ，1， b ，2)构造一组命名字段。字段的类型可以是不同的结构(“a”，1，1，0)
关于理解什么是Hive的这篇文章到此为止。有关什么是Hive的更多信息，请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望你以后能支持我们！
