一分钟了解Hive
什么是Hive
1、Hive 由 Facebook 实现并开源
2、是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具
3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表
4、并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
5、底层数据是存储在 HDFS 上
6、Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行
7、使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算。
数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)在 1991 年出版的“Building the Data Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)是一个面 向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史 变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。
Hive 依赖于 HDFS 存储数据,Hive 将 HQL 转换成 MapReduce 执行,所以说 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,实质就是一款基于 HDFS 的 MapReduce 计算框架,对存储在 HDFS 中的数据进行分析和管理。
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为什么使用 Hive
直接使用 MapReduce 所面临的问题:
1、人员学习成本太高
2、项目周期要求太短
3、MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
为什么要使用 Hive:
1、更友好的接口:操作接口采用类 SQL 的语法,提供快速开发的能力
2、更低的学习成本:避免了写 MapReduce,减少开发人员的学习成本
3、更好的扩展性:可自由扩展集群规模而无需重启服务,还支持用户自定义函数
Hive的构架
Hive的构架
Hive提供了三种用户接口:CLI、HWI和客户端。客户端是使用JDBC驱动通过thrift,远程操作Hive。HWI即提供Web界面远程访问Hive。但是常见的使用方式还是使用CLI方式。(在linux终端操作Hive)。
Hive 特点
优点:
1、可扩展性,横向扩展,Hive 可以自由的扩展集群的规模,一般情况下不需要重启服务 横向扩展:通过分担压力的方式扩展集群的规模 纵向扩展:一台服务器cpu i7-6700k 4核心8线程,8核心16线程,内存64G => 128G
2、延展性,Hive 支持自定义函数,用户可以根据自己的需求来实现自己的函数
3、良好的容错性,可以保障即使有节点出现问题,SQL 语句仍可完成执行
缺点:
1、Hive 不支持记录级别的增删改操作,但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结 果导入到文件中(当前选择的 hive-2.3.2 的版本支持记录级别的插入操作)
2、Hive 的查询延时很严重,因为 MapReduce Job 的启动过程消耗很长时间,所以不能 用在交互查询系统中。
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3、Hive 不支持事务(因为不没有增删改,所以主要用来做 OLAP(联机分析处理),而 不是 OLTP(联机事务处理),这就是数据处理的两大级别)。
Hive 和 RDBMS 的对比
Hive和RDBMS 的对比
Hive 具有 SQL 数据库的外表,但应用场景完全不同,Hive 只适合用来做海量离线数 据统计分析,也就是数据仓库。
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