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1、Hive基本概念

1.1、什么是hive？

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，能将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Facebook家的。

1.2、hive的本质

本质就是将HQL转化为MR程序。
工作流程：
Hive数据库将SQL中常用语句封装为对应的MapReduce模板并封装在hive中
----> 客户使用sql语句对hive提交任务需求
----> hive将根据对应的sql语句调用MapReduce程序
----> MapReduce程序提交到yarn上运行
----> 运行结果返回给客户

要说的是：

1. Hive处理的数据是存在hdfs上。（这点一定要明确，不然就会有种hive像数据库的错觉）

2. HQL语句调用的底层是MapReduce。

3. Hive任务提交在Yarn上。

1.3、hive优缺点

优点：
（1）Hive可以使用类SQL语言进行数据查询操作，减小了开发难度；
（2）Hive使开发时避免写冗长的MapReduce程序，提高开发效率；
（3）Hive可以实现对海量数据的分析计算操作；
（4）Hive提供了自定义函数，用户可根据需求自定义封装函数。

缺点：
（1）Hive的HQL表达能力有限，其自动生成的MapReduce程序不够智能，且无法对部分更优的算法进行封装；
（2）Hive不支持行级别更新，只允许新增与追加，不允许修改删除操作；
（3）Hive的效率比较低，执行延迟比较高，调优粒度较粗。

1.4、hive框架原理

（1）client：用户接口，命令行cli、JDBC接口

（2）Metastore：元数据，存储数据的库名、表名、字段、类别、存储目录、自定义函数等，默认存储在自带的derby中

（3）Hadoop：HDFS存放数据，MapReduce进行数据计算

（4）Driver：解析器（SQL-->AST）、编译器（AST-->执行计划）、优化器（执行计划优化）、执行器（执行计划-->MapReduce）

1.5、hive跟数据库比较

（1）查询语言：Hive提供了类SQL查询语句HQL，但HIve不提供数据存储于计算环境；

（2）数据更新：Hive不支持对数据库的删除、修改；

（3）执行延迟：Hive执行延迟较高

（4）数据规模：Hive可以对海量数据进行分析计算

以上是“Hive基本概念是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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