hive架构图

2025-06-12 23:22:08   1  举报

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Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，其核心架构分为四层： ‌用户接口层‌：支持CLI、JDBC/ODBC、WebUI等交互方式，提供类SQL的HiveQL查询接口。 ‌驱动层‌：包含解析器（生成AST）、编译器（优化逻辑/物理计划）、执行引擎（转换为MapReduce/Tez/Spark任务）。 ‌元数据层‌：Metastore存储表结构、分区等元数据，默认使用Derby（单机）或MySQL（生产环境）。 ‌存储计算层‌：依赖HDFS存储数据，通过YARN调度资源，支持MapReduce/Tez/Spark计算框架。关键特性包括： ‌元数据与数据分离‌：Metastore独立于HDFS，便于多引擎共享；

hive基本原理图

Hive 大数据

架构图总览

架构

hive

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作者其他创作

大纲/内容

HIVE CLI

task Tree

JDBC

Parser

Query Optimizer

physical optimizer

计算引擎

HDFS

Hive

beeline cli

MetaStore

AST

元数据包括：库名、表名、列名、分区名以及类型信息与层级关联关系所属者信息（可关联鉴权系统）表的类型（内外表）表数据所在存储目录等其他...

Analyzer

HQL

HiveServer2

ODBC

logical plan

SQL ON HADOOP

Thrift Server

Web GUI

数据存储

Compiler

physical plan

SPARK

SQL Parser

Execution

operator Tree

HIVE Server

Parser：将sql解析为AST（抽象语法树），会进行语法校验，AST本质还是字符串Analyzer：语法解析，生成QB（query block）Logicl Plan：逻辑执行计划解析，生成一堆Opertator TreeLogical optimizer:进行逻辑执行计划优化，生成一堆优化后的Opertator TreePhsical plan：物理执行计划解析，生成taskTreePhsical Optimizer：进行物理执行计划优化，生成优化后的taskTree，该任务即是集群上的执行的作业结论：经过以上步骤，解析过的sql映射成在集群上执行的Task，比较重要的是逻辑执行计划优化、物理执行计划优化（图中红线圈画），另外，可通过explain + SQL 语句查看执行计划。

hive shell

OSS

支持数据库类型：DerbyMySQLPostgreSQLOracleMS SQL Server建议生产环境使用主从备份

logical optimizer

DRIVER

TEZ