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這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)Hive是什么，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

1、什么是Hive？

（1）Hive的定義

Hive一個可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表并提供類SQL查詢功能的數(shù)據(jù)倉庫工具，而且它是基于Hadoop的。因此，從本質(zhì)上來看，Hive是將SQL轉(zhuǎn)換為MapReduce程序的工具。因為，比直接用MapReduce開發(fā)效率更高，Hive的主要作用就是用來做離線數(shù)據(jù)分析。

（2）Hive架構(gòu)

用戶接口：包括 CLI 、JDBC/ODBC 、WebGUI 。其中， CLI(command line interface)為 shell 命令行；JDBC/ODBC 是 Hive 的 JAVA 實現(xiàn)，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫JDBC 類似；WebGUI 是通過瀏覽器訪問 Hive。

元數(shù)據(jù)存儲：通常是存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫如 mysql/derby 中。Hive 將元數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中。Hive 中的元數(shù)據(jù)包括表的名字，表的列和分區(qū)及其屬性，表的屬性（是否為外部表等），表的數(shù)據(jù)所在目錄等。

解釋器、編譯器、優(yōu)化器、執(zhí)行器：完成 HQL 查詢語句從詞法分析、語法分析、編譯、優(yōu)化以及查詢計劃的生成。生成的查詢計劃存儲在 HDFS中，并在隨后有 MapReduce 調(diào)用執(zhí)行。

（3）Hive數(shù)據(jù)模型

Hive中所有的數(shù)據(jù)都存儲在HDFS中，沒有專門的數(shù)據(jù)存儲格式。在創(chuàng)建表時指定數(shù)據(jù)中的分隔符，Hive就可以映射成功，解析數(shù)據(jù)。Hive中包含以下數(shù)據(jù)模型：                                 

db：在hdfs中表現(xiàn)為hive.metastore.warehouse.dir目錄下一個文件夾；

table：在hdfs中表現(xiàn)所屬db目錄下一個文件夾；

external table：數(shù)據(jù)存放位置可以在 HDFS 任意指定路徑；

partition：在hdfs中表現(xiàn)為table目錄下的子目錄；

bucket：在hdfs中表現(xiàn)為同一個表目錄下根據(jù)hash散列之后的多個文件。

2、為什么要用Hive？

（1）Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對比

Hive用于海量數(shù)據(jù)的離線數(shù)據(jù)分析。Hive具有sql數(shù)據(jù)庫的外表，但應(yīng)用場景完全不同，Hive只適合用來做批量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。

（2）Hive的優(yōu)勢

Hive利用HDFS存儲數(shù)據(jù)，利用MapReduce查詢分析數(shù)據(jù)。因為直接使用Hadoop MapReduce處理數(shù)據(jù)，會面臨人員學(xué)習(xí)成本太高的問題，而且MapReduce實現(xiàn)復(fù)雜查詢邏輯開發(fā)難度太大。而使用Hive，操作接口采用類SQL語法，提供快速開發(fā)的能力的同時還避免了去寫MapReduce，從而減少開發(fā)人員的學(xué)習(xí)成本，功能擴展更加方便。

上述就是小編為大家分享的Hive是什么了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道。

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