大数据开发技术之Hive的构架原理

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

使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。

4．驱动器：Driver

（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；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。

（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。

（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。

（4）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，就是MR/Spark。

Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。

了解更多大数据培训开发技术知识，关注我，有更多精彩内容与大家分享！

文章转载链接：http://www.atguigu.com/jsfx/3300.html