Hive架构及基础知识

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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/Spark。

hive的运行机制

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。

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转载自blog.csdn.net/weixin_46457946/article/details/114315915
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