hive解决了什么问题

hive出现的原因

Hive 出现的原因主要有以下几个：

传统数据仓库无法处理大规模数据：传统的数据仓库通常采用关系型数据库作为底层存储，这种数据库在处理大规模数据时效率较低。
MapReduce 难以使用：MapReduce 是一种分布式计算框架，它可以用于处理大规模数据，但 MapReduce 的编程模型比较复杂，难以使用。
需要一种统一的查询接口：传统的数据仓库和 MapReduce 都提供了数据查询的接口，但这些接口相互独立，难以统一管理。

为了解决这些问题，Facebook 在 2008 年开发了 Hive，Hive 是一种基于 Hadoop 的分布式数据仓库管理系统，它提供了一种 SQL 语法来访问存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据。Hive 的出现，解决了传统数据仓库无法处理大规模数据的问题，也简化了 MapReduce 的使用，并提供了一种统一的查询接口。

Hive 的出现，对大数据处理产生了重大影响，它使大数据处理变得更加简单、高效、可扩展。

hive执行过程

编写 Hive SQL 程序：首先，需要编写 Hive SQL 程序，这个程序可以通过 Hive CLI、Hive WebUI 等工具进行编写。Hive SQL 程序可以包含各种数据查询语句，例如 select、insert、update、delete 等。
提交 Hive SQL 程序：编写完成后，需要将 Hive SQL 程序提交到 Hive 服务器。Hive 服务器会根据 Hive SQL 程序的语法和逻辑进行解析，并生成 MapReduce 任务。
执行 MapReduce 任务：MapReduce 任务会将 Hive SQL 程序中的查询语句转换为 Map 和 Reduce 任务。Map 任务会将数据分割成小块，并将数据进行预处理。Reduce 任务会将 Map 任务的输出结果进行合并和聚合。
生成查询结果：MapReduce 任务完成后，Hive 服务器会将查询结果生成到 HDFS 中。
从 HDFS 中取数：最后，可以通过 Hive CLI、Hive WebUI 等工具从 HDFS 中取出查询结果。

具体来说，Hive SQL 程序的执行过程如下：

SqlParser 将 Hive SQL 程序解析为 AST（抽象语法树）
SemanticAnalyzer 对 AST 进行语义分析
Optimizer 对 AST 进行优化
Planner 生成执行计划
Driver 将执行计划发送到 MapReduce 框架
MapReduce 框架启动 Map 和 Reduce 任务
Map 和 Reduce 任务生成查询结果
Hive 服务器将查询结果写入 HDFS
用户从 HDFS 中取出查询结果

这个过程可以分为两个阶段：

Hive SQL 解析和执行阶段：这个阶段是 Hive SQL 程序执行的核心阶段，包括 Hive SQL 程序的解析、优化、计划、执行等过程。
HDFS 写入和读取阶段：这个阶段是将查询结果写入 HDFS 以及从 HDFS 中取出查询结果的过程。

需要注意的是，Hive SQL 程序的执行过程可以根据 Hive 服务器的配置进行调整。例如，可以通过配置 Hive 的参数来控制 MapReduce 任务的数量和并行度。

hive服务器包含哪些部分

HiveServer2

HiveServer2 是 Hive 的服务器端，它负责接收用户的 Hive SQL 请求，并将这些请求转换为 MapReduce 任务
HiveServer2 的转换步骤如下：

解析阶段：HiveServer2 会使用 ANTLR 解析器来解析 Hive SQL 请求，生成抽象语法树 (AST)。AST 是 Hive SQL 请求的结构化表示，它包含了 Hive SQL 请求的语法信息。
语义分析阶段：HiveServer2 会使用 SemanticAnalyzer 来对 AST 进行语义分析，检查 Hive SQL 请求的语义是否正确。语义分析会检查 Hive SQL 请求中的变量、常量、表达式等是否正确，以及 Hive SQL 请求是否符合 Hive 的语义规则。
优化阶段：HiveServer2 会使用 Optimizer 来对 AST 进行优化，提高 Hive SQL 请求的执行效率。优化会根据 Hive SQL 请求的语义和数据分布情况，生成最优的执行计划。
生成执行计划阶段：HiveServer2 会使用 Planner 来生成执行计划。执行计划是 Hive SQL 请求的执行指南，它包含了 MapReduce 任务的数量、分区、输入输出等信息。
执行阶段：HiveServer2 会将执行计划发送到 MapReduce 框架，由 MapReduce 框架执行 Hive SQL 请求。MapReduce 框架会将 Hive SQL 请求拆分为多个 Map 和 Reduce 任务，并在多个节点上并行执行。

Hive Metastore

Hive Metastore 是 Hive 的元数据存储，它存储了 Hive 数据库、表、列、分区等元数据信息
Hive Metastore 使用 MySQL 存储元数据，提供以下优点：

可扩展性：MySQL 是一个可扩展的数据库，可以支持大量的并发连接。
可靠性：MySQL 支持 ACID 事务，保证了数据的一致性和完整性。
性能：MySQL 是一个高性能的数据库，可以满足 Hive 的性能需求。

性能优化

要尽可能减少生成的 MapReduce 任务量，在编写 HiveSQL 时应该注意以下几点：

尽量使用 join 而不是 union。 union 操作会导致两个表的数据分别作为 MapReduce 任务的输入，而 join 操作只会生成一个 MapReduce 任务。
尽量使用 where 子句来过滤数据。 where 子句可以过滤掉不需要的数据，减少 MapReduce 任务处理的数据量。
**尽量使用分区表。**分区表可以将数据分布到多个文件中，减少 MapReduce 任务之间的数据 shuffle 量。
使用 coalesce 函数合并小文件。 coalesce 函数可以将多个小文件合并为一个大文件，减少 MapReduce 任务之间的数据 shuffle 量。
使用 mapjoin 操作。 mapjoin 操作可以将 Map 任务和 Reduce 任务合并为一个任务，减少 MapReduce 任务的数量。

以下是一些具体的示例：

使用 join 而不是 union：

# 使用 union，生成两个 MapReduce 任务
select * from table1 union all select * from table2;

# 使用 join，生成一个 MapReduce 任务
select * from table1 join table2 on table1.id = table2.id;

使用 where 子句来过滤数据：

# 不使用 where 子句，生成一个 MapReduce 任务
select * from table1;

# 使用 where 子句，生成一个 MapReduce 任务
select * from table1 where id = 1;

使用分区表：

# 使用不分区表，生成一个 MapReduce 任务
select * from table1;

# 使用分区表，生成多个 MapReduce 任务
select * from table1 partition(d1, d2, d3);

使用 coalesce 函数合并小文件：

# 不使用 coalesce 函数，生成多个 MapReduce 任务
select * from table1;

# 使用 coalesce 函数，生成一个 MapReduce 任务
select * from table1 coalesce(1000);

使用 mapjoin 操作：

# 不使用 mapjoin 操作，生成两个 MapReduce 任务
select * from table1 join table2 on table1.id = table2.id;

# 使用 mapjoin 操作，生成一个 MapReduce 任务
select * from table1 mapjoin table2 on table1.id = table2.id;

总结

也就是说，hive sql通过将sql转换成map reduce任务，使得开发人员可以通过编写sql来替代写map reduce代码，由于sql是通用的，很多数据分析人员都有此技术栈，相对写map reduce代码要容易上手很多。对于同样一个取数需求，hive sql编写方式的不同，会导致Map Reduce任务的创建量不同，所以尽可能编写少的Map Reduce的任务的SQL也是性能优化需要关注的点。