HIVE有什么用
这篇文章将为大家详细讲解有关HIVE有什么用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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一、HIVE与数据仓库
在实际工作中，hive往往被用于建设数据仓库，所以，在学习HIVE前，你有必要去简单了解一下数据仓库的一些基本概念，比如：
1、什么是数据仓库
2、数据仓库与数据库区别
3、数据仓库分层架构
由于这些概念在网上很多，这里就不在介绍了，请自行网上查找。
二、Hive的概念
1、 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具
可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储支持，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端
2、Hive与数据库的区别
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。
3、Hive的优缺点
优点
操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。
避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
缺点
Hive的查询延迟很严重
Hive不支持事务
4、Hive架构原理
1、用户接口：Client
CLI（hive shell）
JDBC/ODBC(java访问hive)
WEBUI（浏览器访问hive）
2、元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore
3、Hadoop集群
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。
4、Driver：驱动器
解析器（SQL Parser）
将SQL字符串转换成抽象语法树AST
对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误
编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划
优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化
执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说默认就是mapreduce任务
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