1 Apache Hive 概述

1.1 什么 什么是 是 Hive

Apache Hive 是一款建立在 Hadoop 之上的开源数据仓库系统，可以将存储在 Hadoop 文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似 SQL 的查询模型，称为 Hive 查询语言（HQL），用于访问和分析存储在 Hadoop 文件中的大型数据集。Hive 核心是将 HQL 转换为 MapReduce 程序，然后将程序提交到 Hadoop 群集执行。Hive 由 Facebook 实现并开源。

1.2 为什么使用 Hive

➢ 使用 Hadoop MapReduce 直接处理数据所面临的问题

人员学习成本太高 需要掌握 java 语言

MapReduce 实现复杂查询逻辑开发难度太大

➢ 使用 Hive 处理数据的好处

操作接口采用类 SQL 语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）

避免直接写 MapReduce，减少开发人员的学习成本

支持自定义函数，功能扩展很方便

背靠 Hadoop，擅长存储分析海量数据集

1.3 Hive 与 Hadoop 的关系

从功能来说，数据仓库软件，至少需要具备下述两种能力：

存储数据的能力

分析数据的能力

Apache Hive 作为一款大数据时代的数据仓库软件，当然也具备上述两种能力。只不过 Hive 并不是自己实现了上述两种能力，而是借助 Hadoop Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据 。这样突然发现 Hive 没啥用，不过是套壳 Hadoop 罢了。其实不然，Hive 的最大的魅力在于用户专注于编写 HQL，Hive 帮您转换成为 MapReduce 程序完成对数据的分析。

2 场景设计 ：如何模拟实现 Hive 的功能

2.1 场景需求

在 HDFS 文件系统上有一个文件，路径为/data/china_user.txt，其内容如下：

1,zhangsan,18,beijing
2,lisi,25,shanghai
3,allen,30,shanghai
4,wangwu,15,nanjing
5,james,45,hangzhou
6,tony,26,beijing

需求：统计来自于上海年龄大于 25 岁的用户有多少个？如果让您设计 Hive 这款软件，要求能够实现用户编写 sql 语句，Hive 自动

将 sql 转换 MapReduce 程序，处理位于 HDFS 上的结构化数据。如何实现？

2.2 场景目的

重点理解下面两点：

Hive 能将数据文件映射成为一张表，这个映射是指什么？

Hive 软件本身到底承担了什么功能职责？

2.3 功能实现关键

➢ 映射信息 记录

映射在数学上称之为一种对应关系，比如 y=x+1，对于每一个 x 的值都有与之对应的 y 的值。在 hive 中能够写 sql 处理的前提是针对表，而不是针对文件，因此需要将文件和表之间的对应关系描述记录清楚。映射信息专业的叫法称之为元数据信息（元数据是指用来描述数据的数据 metadata）。

具体来看，要记录的元数据信息包括：

表对应着哪个文件（位置信息）

表的列对应着文件哪一个字段（顺序信息）

文件字段之间的分隔符是什么

➢ Sql 语法解析、编译

用户写完 sql 之后，hive 需要针对 sql 进行语法校验，并且根据记录的元数据信息解读 sql 背后的含义，制定执行计划。并且把执行计划转换成MapReduce 程序来执行，把执行的结果封装返回给用户。

2.4 最终效果

基于上述分析，最终要想模拟实现的 Hive 的功能，大致需要下图所示组件参与其中，从中可以感受一下 Hive 承担了什么职责。

当然，也可以把这个理解为 hive

3 Hive 架构 、组件

3.1 Hive 架构图的架构图

3.2 Hive 组件

用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command lineinterface)为 shell 命令行；Hive 中的 Thrift 服务器允许外部客户端通过网络与 Hive 进行交互，类似于 JDBC 或 ODBC 协议。WebGUI 是通过浏览器访问 Hive。元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby 中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。Driver 驱动程序， ， 包括 语法解析、 器、 计划 编译器、优化器、执行器:完成 HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有执行引擎调用执行。执行引擎：Hive 本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive 支持 MapReduce、Tez、Spark3 种执行引擎。

4 Hive 数据模型 （Data Model ）

数据模型：用来描述数据、组织数据和对数据进行操作，是对现实世界数据特征的描述。Hive 的数据模型类似于 RDBMS 库表结构，此外还有自己特有模型。Hive 中的数据可以在粒度级别上分为三类：

Table 表

Partition 分区

Bucket 分桶

4.1 Databases

Hive 作为一个数据仓库，在结构上积极向传统数据库看齐，也分数据库（Schema），每个数据库下面有各自的表组成。默认数据库 default。Hive 的数据都是存储在 HDFS 上的，默认有一个根目录，在 hive-site.xml中 ， 由 参 数 hive.metastore.warehouse.dir 指 定 。 默 认 值 为/user/hive/warehouse。因此，Hive 中的数据库在 HDFS 上的存储路径为：${hive.metastore.warehouse.dir}/databasename.db比如，名为 itcast 的数据库存储路径为：/user/hive/warehouse/itcast.db

4.2 Tables

Hive 表与关系数据库中的表相同。Hive 中的表所对应的数据是存储在Hadoop 的文件系统中，而表相关的元数据是存储在 RDBMS 中。

在 Hadoop 中，数据通常驻留在 HDFS 中，尽管它可以驻留在任何 Hadoop 文件系统中，包括本地文件系统或 S3。Hive 有两种类型的表：

⚫ Managed Table 内部表、托管表

⚫ External Table 外部表

创建表时，默是内部表。关于内部表和外部表的区别，我们后续知识点再做展开探讨。Hive 中的表的数据在 HDFS 上的存储路径为：

${hive.metastore.warehouse.dir}/databasename.db/tablename

比如,itcast 的数据库下 t_user 表存储路径为：

/user/hive/warehouse/itcast.db/t_user

4.3 Partitions

Partition 分区是 hive 的一种优化手段表。 分区是指根据分区列（例如“日期 day ”）的值将表划分为不同分区。这样可以更快地对指定分区数据进行查询。分区在存储层面上的表现是:table 表目录下以子文件夹形式存在。一个文件夹表示一个分区。子文件命名标准： 分区列= = 分区值Hive 还支持分区下继续创建分区，所谓的多重分区。关于分区表的使用和详细介绍，后面模块会单独展开详细讲解。

4.4 Buckets

Bucket 分桶表是 hive 的一种优化手段表。 分桶 是指根据段 表中字段 （例如“ 编号 ID ”）的值, , 经过 h hash 计算规则将数据文件划分成指定的若干个小文件。

分桶规则：hashfunc(ID) % 桶个数，余数相同的分到同一个文件。分桶的好处是可以优化 join 查询和方便抽样查询。Bucket 分桶表在 hdfs

中表现为同一个表目录下数据根据 hash 散列之后变成多个文件。关于桶表以及分桶操作，后面模块会单独展开详细讲解。

5 Hive 是要取代 Mysql 吗？

Hive 虽然具有 RDBMS 数据库的外表，包括数据模型、SQL 语法都十分相似，但应用场景却完全不同。Hive 只适合用来做海量数据的离线分析。Hive 的定位是数据仓库，面向分析的 OLAP 系统。因此时刻告诉自己，Hive 不是大型数据库，也不是要取代 Mysql 承担业务数据处理。更直观的对比请看下面这幅图：