这篇文章给大家分享的是有关Hive架构设计及原理的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
Hive架构设计及原理
1.什么是Hive：
Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台，可以结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询，然后将SQL语句转换为MapRuce任务进行运行，提交YARN平台调度，优点学习成本之低，通过SQL语句快速实现简单的MapReduce统计
Hive没有专门的数据格式，可以很好的工作在Thrift之上，控制分隔符 允许用户指定的数据格式
2.Hive运行流程及架构：
Hive创建的表的元信息存在于关系型数据库之内， 默认情况下Hive元数组保存在内嵌的Derby数据库，Derby只允许一个回话连接 不适合生产环境，关系型数据库可以是MySQL做为元数据库 Hive内部提供了很好的支持 只需要配置 URL Driver User ）而表中的内容存在于HDFS之中，用户输入SQL语句之后进行编译，然后在模板库找到对应的模板组装， MapReduce/Spark/Tez JOB运算，最后交给Yarn调度
Hive体系结构：
一、用户接口主要有三个：CLI命令行，Client 和 Web UI
二、MetaStore: hive 的元数据结构存储，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
三、解释器、编译器、优化器、执行器
Driver: hive核心驱动器接口类，衔接UI与内核的解析、优化、执行器的桥梁，生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后由MapReduce调用执行
Driver 调用解释器（Compiler）处理 HiveQL 字串，这些字串可能是一条 DDL、DML或查询语句。编译器将字符串转化为策略（plan）。策略仅由元数据操作 和 HDFS 操作组成，元数据操作只包含 DDL 语句，HDFS 操作只包含 LOAD 语句。对插入和查询而言，策略由 MapReduce 任务中的具有方向的非循环图（directedacyclic graph，DAG）组成，具体流程如下。
1)解析器（parser）：将查询字符串转化为解析树表达式。
2)语义分析器（semantic analyzer）：将解析树表达式转换为基于块（block-based）的内部查询表达式，将输入表的模式（schema）信息从 metastore 中进行恢复。用这些信息验证列名， 展开 SELECT * 以及类型检查（固定类型转换也包含在此检查中）。
3)逻辑策略生成器（logical plan generator）：将内部查询表达式转换为逻辑策略，这些策略由逻辑操作树组成。
4)优化器（optimizer）：通过逻辑策略构造多途径并以不同方式重写。优化器的功能如下。
将多 multiple join 合并为一个 multi-way join；
对join、group-by 和自定义的 map-reduce 操作重新进行划分；
消减不必要的列；
在表扫描操作中推行使用断言（predicate）；
对于已分区的表，消减不必要的分区；
在抽样（sampling）查询中，消减不必要的桶。
此外，优化器还能增加局部聚合操作用于处理大分组聚合（grouped aggregations）和 增加再分区操作用于处理不对称（skew）的分组聚合。
四、Hadoop
Hive的数据存储在HDFS中大部分查询有MapReduce完成（select * from table 不会生成MapReduce任务）
使用HQL作为查询接口、HDFS作为存储底层、mapReduce作为执行层， 基于Hadoop平台解决了企业数据仓库构建的核心技术问题
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