Hive是一个基于Hadoop分布式系统上的数据仓库,最早是由Facebook公司开发的,Hive极大的推进了Hadoop ecosystem在数据仓库方面上的发展。
Facebook的分析人员中很多工程师比较擅长而SQL而不善于开发MapReduce程序,为此开发出Hive,并对比较熟悉SQL的工程师提供了一套新的SQL-like方言——Hive QL。
Hive SQL方言特别和MySQL方言很像,并提供了Hive QL的编程接口。Hive QL语句最终被Hive解析器引擎解析为MarReduce程序,作为job提交给Job Tracker运行。这对MapReduce框架是一个很有力的支持。
Hive是一个数据仓库,它提供了数据仓库的部分功能:数据ETL(抽取、转换、加载)工具,数据存储管理,大数据集的查询和分析能力。
由于Hive是Hadoop上的数据仓库,因此Hive也具有高延迟、批处理的的特性,即使处理很小的数据也会有比较高的延迟。故此,Hive的性能就和居于传统数据库的数据仓库的性能不能比较了。
Hive不提供数据排序和查询的cache功能,不提供索引功能,不提供在线事物,也不提供实时的查询功能,更不提供实时的记录更性的功能,但是,Hive能很好地处理在不变的超大数据集上的批量的分析处理功能。Hive是基于hadoop平台的,故有很好的扩展性(可以自适应机器和数据量的动态变化),高延展性(自定义函数),良好的容错性,低约束的数据输入格式。
下面我们来看一下Hive的架构和执行流程以及编译流程:
用户提交的Hive QL语句最终被编译为MapReduce程序作为Job提交给Hadoop执行。
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