大数据技术解析深入探讨Hive

大数据技术解析：深入探讨Hive####第1章Hive基本概念##### 1.1Hive简介 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可将结构化数据映射为表格，并提供类似SQL的查询语言（HQL）。该工具最初由Facebook开发，解决大规模结构化日志数据的统计问题。 Hive的核心是将HQL查询转化为MapReduce程序。具体来说： - 数据存储：Hive处理的数据存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中。 - 数据处理：Hive分析数据的底层实现依赖于MapReduce。 - 资源管理：执行程序在Yarn（另一种资源协调器）上运行。 Hive的优缺点： - 优点： -使用类SQL接口，支持快速开发，易于学习和使用。 -可避免编写复杂的MapReduce程序，降低开发人员的学习成本。 -支持大规模数据集的分析与计算，特别适用于处理大数据。 -允许用户自定义函数以满足特定需求。 - 缺点： -HQL表达能力有限，自动生成的MapReduce作业不够智能。 -对于数据挖掘任务不是很适合，因受MapReduce数据处理流程的限制。 -效率较低，执行延迟高，适合于非实时数据分析场景。 -不支持实时查询和行级更新操作，因为HDFS只支持追加写操作。 ##### 1.3 Hive架构原理Hive的架构包含以下关键组成部分： - 用户接口（客户端）：用户可以通过命令行界面（CLI）或JDBC/ODBC等方式与Hive交互。 - 元数据存储（元数据仓库）：存储表名、数据库名称、字段信息、表类型（内部表/外部表）及数据路径等元数据信息，默认情况下存储在Derby数据库中，但更推荐使用MySQL作为元数据存储。 - Hadoop组件：Hive利用HDFS进行数据存储，通过MapReduce进行数据计算。 - 驱动器（Driver）： -解析器（SQL解析器）：将HQL字符串转换为抽象语法树（AST），并对AST进行语法分析。 -编译器（物理P