#2021加油带头人#HIVE是构建在Hadoop上的数据仓库平台，设计目标是使Hadoop上的数据操作与传统SQL结合，便于熟悉SQL的开发人员转向Hadoop平台，简化编写MapReduce。hive是批处理系统，任务是高延迟性的。Hive的处理集非常小，比如几百兆，在执行时也会出现延迟现象。
Hive与HBASE的区别：
Hive本身不存储和计算数据，完全依赖HDFS和MapReduce，hive中的表是纯逻辑表。
HBASE是一个分布式的、面向列的开源数据库，适合非结构化数据存储的数据库。HBASE通过组织起节点内所有机器的内存，提供一个超大的内存hash表。HBASE需要组织自己的数据结构，包括磁盘和内存，而hive是不做这些的。表在HBASE是物理表。HBASE主要用于需要随机访问、实时读取的大数据。
Hive与关系型数据库的关系：
hive体系结构：
1、用户接口：UI用户提交查询和其他操作，包括命令接口、web UI、JDBC客户端、ODBC客户端。最常用的是CLI，CLI启动时，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模式时，需要指出hive server所在的节点，并且在该节点启动hive server。
2、Thrift服务器：当hive以服务模式运行时，可以作为Thrift服务器供客户连接。
3、元数据存储：存储数据仓库中所有表的结构化信息，包括列与列类型的信息，序列化器与反序列化器，从而能够读写HDFS中的数据，通常是存储在关系型数据库中如MySQL、Derby。
4、解析器：完成HQL查询语句，词法分析、语法分析、编译优化、查询计划的生成，生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后的MapReduce中调用并执行。
5、Hadoop：hive的数据存储在HDFS中，并且利用Hadoop的MapReduce进行计算。
hive有三种连接模式：单用户模式（single user mode），多用户模式（multi user mode）、远程服务模式（remote server mode）。其中单用户和多用户模式属于本地存储，远程服务模式属于远端存储。
单用户模式：默认安装hive时，是使用Derby存储元数据。该模式只连接到一个内存数据库Derby中，一般用于单元测试。使用Derby存储时运行hive，会在当前目录中生成一个Derby文件和一个metastore_db目录。这种存储方式的弊端，是在同一个目录下同时只能有一个客户端使用数据库。
多用户模式：通过网络连接到一个数据库中。
远程服务器模式：主要用于非Java客户端访问元数据库，在服务器端启动MetaStore Server，客户端利用Thrift协议，通过MetaStore Server访问元数据库。该模式服务器配置与多用户模式基本一致。
Hive主要包括四种数据模型：表、分区、桶（bucket）、外部表（external table）。
数据库下是表，表中包含分区、桶、倾斜数据、正常数据，分区下也可以创建桶。
1、表：比如表tab1，HDFS路径： /datawarehouse/tab1 ，其中/datawarehouse 是配置文件hive-site.xml中${hive.metastore.warehouse.dir}指定的数据仓库目录。除了外部表之外，其余的表都保存在这个目录中。
2、分区：hive中每个分区都对应数据库中相应列的一个索引，但是分区的组织方式与传统关系型数据库不同。在hive表中，表的一个分区对应表的一个目录，所有分区数据都存储在对应的目录中，比如tab1中包含dt和ct两个分区，分别对应两个目录，对应dt=123456，ct=Shenzhen的HDFS子目录为 /datawarehouse/tab1/dt=123456/ct=Shenzhen 。
3、桶：相对于指定的列进行hash计算，根据hash值切分数据，每个桶对应一个文件。比如将属性user列分散到32个桶中，首先要将user列进行hash计算，对应hash值为0的桶写HDFS的目录为： /datawarehouse/tab1/dt=123456/ct=Shenzhen/part=00000 。
对应hash值为10的HDFS目录为：
/datawarehouse/tab1/dt=123456/ct=Shenzhen/part=00010 。
4、外部表：指向已经在HDFS中存在的数据，也可以创建分区，外部表与表在元数据上是相同的，但实际数据的存储则存在差异，主要表现为：a、创建表的操作包含两个过程：表创建过程 和 数据加载步骤。两个过程可以在同一个语句中完成，在数据加载过程中，实际数据会移到数据仓库目录中，后续的数据访问会在实际的目录中完成。删除表，表中的数据和元数据会一并被删除。b、外部表的创建只有一个步骤，加载数据和创建表同时完成，实际数据存储在创建表语句 location 指定的HDFS路径中，并不会移动到数据仓库目录中。如果删除一个外部表，只会删除元数据，不会删除表中的数据。
常见的SQL语句转换成MapReduce：
1、join：举例，
select u.name, o.orderid
from order o
join user u
on o.uid = u.uid
2、group by：举例
Select rank, isonline, count(1)
From city
Group by rank, isonline;
3、单个distinct：举例
Select dealid, count(distinct uid)
From num
Group by dealid;
4、多个distinct：举例：
Select dealin, count(distinct uid), count(distinct date)
From order
Group by dealid;
Hive的执行流程：
由客户端提供查询语句交给hive，hive再交给driver处理，分成四个步骤：1、编译器先编译。编译器从MetaStore中获取元数据，生成逻辑计划。2、执行物理计划。3、由driver进行优化。4、执行器执行时对物理计划再分解成job，并且将这个job提交给MapReduce的job tracker进行运行。提交job的同时，还需要提取元数据信息，关联具体的数据，这些数据信息将发送给NameNode。Job tracker拆分成各个task进行计算，并将结果返回或者写入HDFS。
Hive执行流程的要点：
1、操作符是hive的最小处理单位。
2、每个操作符处理代表HDFS操作或MR作业。
3、编译器把hive SQL转换成一组操作符。
4、hive通过ExecMapper和ExecReduceer来执行MapReduce任务。
5、执行MapReduce有两种模式：本地模式和分布式模式。
