一、HIVE结构
1.1 架构
HIVE的结构分为以下几部分：
用户接口：包括 CLI, Client, WUI
元数据存储。通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中
解释器、编译器、优化器、执行器
Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算
用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。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。
Hive 将元数据存储在 RDBMS数据库中，如 mysql、derby。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。
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。
Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapRedcue 任务）
1.2 Hive 和 Hadoop 关系
Hive 构建在 Hadoop 之上，
HQL 中对查询语句的解释、优化、生成查询计划是由 Hive 完成的
所有的数据都是存储在 Hadoop 中
查询计划被转化为 MapReduce 任务，在 Hadoop 中执行（有些查询没有 MR 任务，如：select * from table）
Hadoop和Hive都是用UTF-8编码的
1.3Hive 和普通关系数据库的异同
Hive | RDBMS | |
查询语言 | HQL | SQL |
数据存储 | HDFS | Raw Device or Local FS |
索引 | 无 | 有 |
执行 | MapReduce（中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的<类似 select * from tbl 的查询不需要 MapReduce>） | Excutor |
延迟 | 高 -- （由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。） Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟 | 低 -- 相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。 |
数据规模 | 大 | 小 |
数据格式 | Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。 | 而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。 |
数据更新 | 由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。 | 而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加数据，使用 UPDATE ... SET 修改数据。 |
可扩展性 | 高-- （基于hadoop集群） | 低 |
1.4 HIVE元数据库
Hive 将元数据存储在 RDBMS 中,一般常用的有MYSQL和DERBY。
1.4.1 DERBY
启动HIVE的元数据库
进入到hive的安装目录
Eg:1、启动derby数据库
/home/admin/caona/hive/build/dist/
运行startNetworkServer -h 0.0.0.0
2、连接Derby数据库进行测试
查看/home/admin/caona/hive/build/dist/conf/hive-default.xml。
找到<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:derby://hadoop1:1527/metastore_db;create=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
进入derby安装目录/home/admin/caona/hive/build/dist/db-derby-10.4.1.3-bin/bin
输入./ij
Connect 'jdbc:derby://hadoop1:1527/metastore_db;create=true';
3、元数据库数据字典
表名 | 说明 | 关联键 |
BUCKETING_COLS | ||
COLUMNS | Hive表字段信息(字段注释，字段名，字段类型，字段序号) | SD_ID |
DBS | 元数据库信息，存放HDFS路径信息 | DB_ID |
PARTITION_KEYS | Hive分区表分区键 | PART_ID |
SDS | 所有hive表、表分区所对应的hdfs数据目录和数据格式。 | SD_ID,SERDE_ID |
SD_PARAMS | 序列化反序列化信息，如行分隔符、列分隔符、NULL的表示字符等 | SERDE_ID |
SEQUENCE_TABLE | SEQUENCE_TABLE表保存了hive对象的下一个可用ID，如’org.apache.hadoop.hive.metastore.model.MTable’, 21，则下一个新创建的hive表其TBL_ID就是21，同时SEQUENCE_TABLE表中271786被更新为26(这里每次都是+5?)。同样，COLUMN，PARTITION等都有相应的记录 | |
SERDES | ||
SERDE_PARAMS | ||
SORT_COLS | ||
TABLE_PARAMS | 表级属性，如是否外部表，表注释等 | TBL_ID |
TBLS | 所有hive表的基本信息 | TBL_ID,SD_ID |
从上面几张表的内容来看，hive整个创建表的过程已经比较清楚了
解析用户提交hive语句，对其进行解析，分解为表、字段、分区等hive对象
根据解析到的信息构建对应的表、字段、分区等对象，从SEQUENCE_TABLE中获取构建对象的最新ID，与构建对象信息(名称，类型等)一同通过DAO方法写入到元数据表中去，成功后将SEQUENCE_TABLE中对应的最新ID+5。
实际上我们常见的RDBMS都是通过这种方法进行组织的，典型的如postgresql，其系统表中和hive元数据一样裸露了这些id信息(oid,cid等),而Oracle等商业化的系统则隐藏了这些具体的ID。通过这些元数据我们可以很容易的读到数据诸如创建一个表的数据字典信息，比如导出建表语名等。
1.4.2 Mysql
将存放元数据的Derby数据库迁移到Mysql数据库
1.5 HIVE的数据存储
首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：Table，External Table，Partition，Bucket。
Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 xiaojun，它在 HDFS 中的路径为：/ warehouse /xiaojun，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。
Partition 对应于数据库中的 Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式和数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。例如：xiaojun 表中包含 dt 和 city 两个 Partition，则对应于 dt = 20100801, ctry = US 的 HDFS 子目录为：/ warehouse /xiaojun/dt=20100801/ctry=US；对应于 dt = 20100801, ctry = CA 的 HDFS 子目录为；/ warehouse /xiaojun/dt=20100801/ctry=CA
Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00000；hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00020
External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。
Table与不同
| Table | External Table | |
| 创建时 | 会将数据移动到数据仓库指向的路径； | 在建表的时候制定一个指向实际数据的路径(LOCATION)；即仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。 |
| 删除时 | 元数据和数据会被一起删除。 | 只删除元数据，不删除数据 |
| 创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。 | 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在 LOCATION 后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个 External Table 时，仅删除元数据路径。 |