架构 1.hive是数据仓库，在hadoop基础上处理结构化数据；它驻留在hadoop之上，用户对数据的统计，查询和简单的分析操作。 2.hive不是 a.关系型数据库 b.OLTP c.实时查询和行级更新操作 3.hive特点 a.表模型存储在database(关系型)中，处理的数据存储在HDFS上； b.设计模式遵循OLAP c.它提供了一套类SQL的
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2023-09-20 06:26:53
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HIve入门之Hive架构原理 图6-1 Hive架构原理1．用户接口：ClientCLI（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M
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2023-06-20 00:37:45
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hive的体系结构 hive是一个批处理框架，适合大批量离线计算，延时很大。hive的出现，解决了传统关系数据库，在处理大数据的瓶颈。同时懂SQL的人也可以做mapreduce数据计算统计分析，这个本来只能是java工程师才能做的工作，现在懂SQL的人也可以做这个事。所以可以说hive就是 ： SQL解析引擎，将SQL语句转化为相应的MapRed
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2023-05-31 11:33:57
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Hive整体架构： Hive架构如下： 主要组件： 用户接口：包括CLI，client（jdbc）和web ui 元数据存储：mysql或者derby 解释器、编译器、优化器、执行器 hadoop：用hdfs存储，用mapreduce
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2023-07-14 16:18:56
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一、先上图，官网拷贝的。二 、hive的组成 2.1、客户端： 1、后台命令行：hive与beeline 。一般做数仓进行脚本开发都是通过hive与beeline进行开发，当然也有spark-sql。 &nbs
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2023-07-12 15:38:02
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1. Hive架构组成Hive的架构组成,包括三部分Hive Client、Hive Service、Hive Storage and Computing A. Hive Client，Hive的客户端 针对不同的应用程序提供了不同的驱动，例如像是 a. JDBC驱动 b. ODBC驱动 c. Thrift Client B. Hive Service，Hive的服
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2023-06-12 20:09:06
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Hive简介 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，并提供简单的sql查询功能，可以将类sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Hive的本质 将HQL转化为MapReduce程序。 SQL——>MapReduce原理 Hive的优点简单容
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2023-08-30 14:27:00
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目录1. Hive架构2. Hive工作原理3. Hive数据类型 支持多表插入1. Hive架构当用户使用JDBC/ODBC操作Hive时，先使用hiveserver2的thrift跨语言服务将用户使用的语言转换成Hive的语言，再发送给Hive Driver生成执行计划，先将执行计划保存到HDFS，再发送给执行引擎进行执行用户接口：Hive shell command line interf
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2023-07-15 00:31:02
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Hive的架构原理一、客户端：Hive是Mapreduce的客户端，Hive的客户端有两种方式：CLI：命令行的方式JDBC:这种我们也可以通过java代码来实现，不过一般不这样做。二、四个器解析器：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，解析器是对sql的语法，表是否存在，以及字段是否存在做检查，hql通过了解析器就说明语法上没有问题编译器:根据AST生成执行计划优
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2023-07-24 13:46:02
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Hive架构图 Hive主要组件UI 用户界面 用户通过用户界面（CLI或则Web UI）向系统提交查询或者其他操作Driver 驱动器 接受查询的组件，提供了JDBC/ODBC接口。Compiler 编译器 解析查询的组件，对不同的查询块或查询语句进行语义解析，并配合表和分区的元数据生成执行计划。Metastore 元数据存储 该组件负责存储所有表和分区的所有结构信息：列和列类型，序列化/反序列
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2023-06-12 20:19:09
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一、Hive的工作机制1.Hive 通过给用户提供的一系列交互接口，用户提交查询等任务给Driver。 2.驱动程序将Hql发送给编译器，编译器Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。 3.编译器Compiler得到元数据信息，对任务进行编译。将Hql转换成抽象语法树AST并进行解析，然后将AST编译成逻辑执行计划，再通过逻辑执行计划进行优化的优化器，最后
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2023-08-07 23:30:18
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Hive架构图 主要分为以下几个部分： 用户接口，包括 命令行CLI，Client，Web界面WUI，JDBC/ODBC接口等 中间件：包括thrift接口和JDBC/ODBC的服务端，用于整合Hive和其他程序。 元数据metadata存储，通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中的
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2017-09-18 20:35:00
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hive是如何将HQL转换成MapReduce程序的呢，通过对hive架构的学习，您将全面了解hive的工作流程以及数据处理过程
原创
2020-05-16 14:50:44
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下图是 hive 系统的整体结构图
Hive 体系结构 上图显示了 Hive 的主要组件以及 Hive 跟 Hadoop 的交互过程，这些组件分别是： UI：用户提交查询和其他操作到系统的用户接口。 Driver：接收查询的组件，负责 session 管理，提供基于 JDBC/ODBC 接口的执行和数据拉取 API。 Compiler：解析查询，对查询的不同部分做语法分析，生
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表，并提供类SQL（HQL）查询功能。Hive是将HQL转化为MapReduce程序，Hive处理的数据存储在HDFS上，执行程序运行在Yarn上。由于执行的是MapReduce程序，延迟比较高（还有一个重要的原因是，没有索引而需要扫描整个表），因此Hive常用于离线的数据分析。Hive架构图Client：用户接口 CL
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2023-07-10 16:51:18
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Hive 速览 文章目录Hive 速览1 Hive基本概念1.1 HQL 转换 MR 流程1.2 Hive 优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3 Hive 架构原理1.4 Hive运行机制1.5 数据更新1.6索引2 启动Hive服务1.使用元数据访问hive服务2.使用 JDBC 访问 hive3 Hive数据类型3.1 基本数据类型3.2 集合数据类型案例实操：集合数据访问方式4 DD
hive框架结构及特点现如今，大数据是互联网的趋势，hadoop作为大数据时代中较为核心的技术使用的人也越来越多。但是Hadoop的MapReduce操作的专业性较强，于是为了降低MapReduce的操作难度，更好的管理海量数据，就在此基础上开发了hive。Hive是一个数据仓库应用程序，对存储在HDFS中的数据进行分析和管理；将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，通过
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2023-07-14 13:01:59
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一、Hive架构图二、架构组成（1）、用户接口：Client CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc 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 derb
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2023-07-10 16:03:47
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将SQL转换为MapReduce），自身最大的缺点就是执行速度慢。Hive有自身的元数据结构描述，可以使用MySql\ProstgreSql\oracle 等关系型数据库来进行存储，但请注意Hive中的所有数据都存储在HDFS中。虽然 hive 可能存在这样那样的问题，但它作为后续研究 sparkSql 的基础，值得重点研究。 解释一下经常遇到的 hiveSer
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2023-08-09 23:18:19
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实验十 Hive实验：部署Hive
由于图片上传麻烦.如果出现图片没有显示可以直接下载附件里面的文档
10.1 实验目的1. 理解Hive存在的原因；2. 理解Hive的工作原理；3. 理解Hive的体系架构；4. 并学会如何进行内嵌模式部署；5. 启动Hive，然后将元数据存储在HD
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2023-07-12 21:09:00
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