Hive 系列01

Hive 简介 & Hive 应用场景 & Hive 与 Hadoop 的关系 & Hive 与传统数据库对比


1. Hive 简介

  [ 官方介绍 ]

  Apache Hive™ 数据仓库软件有助于使用 SQL 读取、编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。

  可以将结构投影到已存储的数据中。提供了命令行工具和 JDBC 驱动程序以将用户连接到 Hive。

  [ 通俗理解 ]

  Hive 就是在 Hadoop 上架了一层 SQL 接口,可以将 SQL 翻译成 MapReduce 去 Hadoop 上执行,这样就使得

  数据开发和分析人员很方便的使用 SQL 来完成海量数据的统计和分析,而不必使用编程语言开 MapReduce 那么麻烦。

  [ 最终理解 ]

  Hive 是 OLAP(online analyze process,在线分析处理)。通常称为数据仓库,简称数仓。内置很多分析函数,可进行海量数据的在线分析处理。

  Hive 构建在 Hadoop 之上,使用 HDFS 作为进行存储,计算过程采用的是 Mapreduce 完成,本质上 Hive 是对 Hadoop 的  MapReduce 的封装,通过原始的  MapReduce 方式进行数据处理与分析,往往效率较低,而且具有相当的复杂度,学习曲线较长。

  Hive 常用传统的 SQL 方式作为操作手段,极大的降低了学习曲线,毕竟大部分人对 SQL 还是比较熟悉的。但在运行时,仍然要将 SQL 进行翻译成 MapReduce 程序进行。


2. Hive 应用场景

  Hive 适用于离线数据的分析,操作的是通用格式的(如通用的日志文件)、被 Hadoop 管理的数据文件,它支持类 SQL,比编写 MapReduce 的 Java 代码来的更加方便,它的定位是数据仓库,存储和分析历史数据。


3. Hive 与 Hadoop 的关系

  3.1 关系

  1. Hive构建在 Hadoop 之上

  2. HQL 中对查询语句的解释、优化、生成查询计划是由 Hive 完成的

  3. 所有的数据都是存储在 HDFS 中

  4. 查询计划被转化为 MapReduce 任务,在 Hadoop 中执行(有些查询没有 MR 任务,如:select * from table)

  5. Hadoop 和 Hive 都是用 UTF-8 编码的

  3.2 Hive 语句和 MR 执行过程对应


4. Hive 与传统数据库对比

  4.1 对比1

# 结构化查询语言
SQL => struct query language # 类 SQL ,和 SQL 语句差别不大
HQL => hive query language # 不仅仅是 SQL ,和 SQL 语句差距较大
No SQL => not only SQL

  4.2 对比2

  1. 传统数据库 OLTP(online transaction process 在线事务处理)

# 事务:
ACID
A:atomic 原子性
C: consistent 一致性
I:isolation 隔离性
D: durability 持久性

# RDBMS(关系型数据库管理系统)
# 范式
# 第一范式
无重复的列,一列只能包含一个字段 # 第二范式
主键约束,一行只能被唯一标识

# 第三范式
非主键字段要严格依赖于主键字段

  2. Hive(OLAP:online analyze process 在线分析处理)

Hive 数据仓库:反范式设计,允许甚至推荐冗余

提供类似 SQL 的查询语言,我们称之为 HiveQL 或者 HQL

熟悉的,快速的,可伸缩的,可扩展的

 

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