Hive 架构
2022-08-21 15:47:04 5 举报
登录查看完整内容
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将复杂的MapReduce任务转化为简单的SQL查询语句，使数据分析师和开发人员能够更轻松地处理大规模数据集。Hive的核心组件包括：CLI（命令行界面）、JDBC/ODBC驱动程序、元数据库（Metastore）、编译器、优化器和执行引擎。其中，元数据库存储了表的结构信息、分区信息和存储路径等元数据，而编译器将SQL语句编译成MapReduce任务，优化器对任务进行优化以提高执行效率，最后由执行引擎执行任务并返回结果。Hive支持多种数据格式，如文本文件、SequenceFile、Avro、Parquet等，同时也支持自定义数据格式。
作者其他创作
大纲/内容
（1）Parser：将 HQL 语句转换成抽象语法树（AST：Abstract Syntax Tree）（2）Semantic Analyzer：将抽象语法树转换成查询块（3）Logic Plan Generator：将查询块编译成逻辑查询计划（4）Logic Optimizer：重写逻辑查询计划，优化逻辑执行计划（5）Physical Plan Gernerator：将逻辑计划转化成物理计划（MapReduce Jobs）（6）Physical Optimizer：选择最佳的 Join 策略，优化物理执行计划。最后执行。
Execution执行器
YARN 集群（MapReduce 分析计算）
Query Optimizer优化器
返回 MapReduce 结果
Hive
Compiler编译器
Hive 架构
Client
JDBC
ODBC
元数据，数据的数据。元数据包括：表名表结构信息表所属的数据库表的拥有者（权限信息）列/分区字段表的类型（是否是外部表）表的数据所在目录等元数据的存放一般需要借助于其他的数据载体（Derby 或 MySQL），默认存放在自带的 Derby 数据库（单用户局限性）中，推荐使用 MySQL 进行存储。连接数据库需要提供：uri、username、password、driver。
Hive SQL
Meta Store
SQL Parser解析器
HiveServer2
Belline CLI
Driver
CLIHive Shell
WEBUI
Thrift Server
HDFS 集群（数据存储）
Hadoop
提交 MapReduce
0 条评论
回复 删除
下一页
