hive 的架构及知识体系

1、Hive架构与基本组成

Hive的体系结构可以分为以下几部分：

    （1）用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动 Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。 WUI是通过浏览器访问Hive。
    （2）Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。hive 的元数据结构描述信息库，可选用不同的关系型数据库来存储，通过配置文件修改、查看数据库配置信息。（ hive-site.xml   统一元数据管理 ）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。

hive-site.xml  
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://localhost:3306/ruozedata_basic02?createDatabaseIfNotExist=true</value>
    </property>
    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
        </property>

<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>root</value>
    </property>

<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>root</value>
    </property>
</configuration>

    （3）解释器、编译器、优化器完成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MapReduce调用执行。
    （4）Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由MapReduce完成（包含*的查询，比如select * from tbl不会生成MapRedcue任务）。

    Hive将元数据存储在RDBMS中

2.知识体系

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