大数据系列之数据仓库Hive原理

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大数据系列之数据仓库Hive原理

大数据系列之数据仓库Hive安装

大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用

大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接

Hive的工作原理简单来说就是一个查询引擎

先来一张Hive的架构图：

Hive的工作原理如下：

接收到一个sql,后面做的事情包括：
1.词法分析/语法分析
使用antlr将SQL语句解析成抽象语法树-AST
2.语义分析
从Megastore获取模式信息，验证SQL语句中队表名,列名，以及数据类型的检查和隐式转换，以及Hive提供的函数和用户自定义的函数（UDF/UAF）
3.逻辑计划生产
生成逻辑计划-算子树
4.逻辑计划优化
对算子树进行优化，包括列剪枝，分区剪枝，谓词下推等
5.物理计划生成
将逻辑计划生产包含由MapReduce任务组成的DAG的物理计划
6.物理计划执行
将DAG发送到Hadoop集群进行执行
7.将查询结果返回

流程如下图:

Query Compiler

新版本的Hive也支持使用Tez或Spark作为执行引擎。

物理计划可以通过hive的Explain命令输出

例如：

: jdbc:hive2://master:10000/dbmfz> explain select count(*) from record_dimension;
+------------------------------------------------------------------------------------------------------+--+
|                                               Explain                                                |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------+--+
| STAGE DEPENDENCIES:                                                                                  |
|   Stage- is a root stage                                                                            |
|   Stage- depends on stages: Stage-                                                                 |
|                                                                                                      |
| STAGE PLANS:                                                                                         |
|   Stage: Stage-                                                                                     |
|     Map Reduce                                                                                       |
|       Map Operator Tree:                                                                             |
|           TableScan                                                                                  |
|             alias: record_dimension                                                                  |
|             Statistics: Num rows:  Data size:  Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE      |
|             Select Operator                                                                          |
|               Statistics: Num rows:  Data size:  Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE    |
|               Group By Operator                                                                      |
|                 aggregations: count()                                                                |
|                 mode: hash                                                                           |
|                 outputColumnNames: _col0                                                             |
|                 Statistics: Num rows:  Data size:  Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE    |
|                 Reduce Output Operator                                                               |
|                   sort order:                                                                        |
|                   Statistics: Num rows:  Data size:  Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE  |
|                   value expressions: _col0 (type: bigint)                                            |
|       Reduce Operator Tree:                                                                          |
|         Group By Operator                                                                            |
|           aggregations: count(VALUE._col0)                                                           |
|           mode: mergepartial                                                                         |
|           outputColumnNames: _col0                                                                   |
|           Statistics: Num rows:  Data size:  Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE          |
|           File Output Operator                                                                       |
|             compressed: false                                                                        |
|             Statistics: Num rows:  Data size:  Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE        |
|             table:                                                                                   |
|                 input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat                       |
|                 output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat             |
|                 serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe                            |
|                                                                                                      |
|   Stage: Stage-                                                                                     |
|     Fetch Operator                                                                                   |
|       limit: -                                                                                      |
|       Processor Tree:                                                                                |
|         ListSink                                                                                     |
|                                                                                                      |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------+--+
 rows selected (0.844 seconds)

除了DML，Hive也提供DDL来创建表的schema。
Hive数据存储支持HDFS的一些文件格式，比如CSV，Sequence File,Avro,RC File,ORC,Parquet。也支持访问HBase。
Hive提供一个CLI工具，类似Oracle的sqlplus，可以交互式执行sql,提供JDBC驱动作为Java的API。

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作者：mengfanzhu

原文链接：http://www.cnblogs.com/cnmenglang/p/6684615.html