Hive框架主要由用户接口Client、元数据Metestore、Hadoop和驱动器Dirver四部分构成。其中驱动器Driver是面试重点。 1.用户接口：ClientCLI（command-line interface）、JDBC/ODBC（jdbc访问hive）、WEBI(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def
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2023-05-25 16:17:10
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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架构原理1）用户接口：ClientCLI（command-lineinterface）、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
原创
2023-02-01 09:48:14
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Hive 和数据库比较1由于 Hive 采用了类似 SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)， 因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本节将从多个方面来阐述Hive 和数据库的差异。数据库可以用在Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的， 清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive
原创
2022-09-15 15:37:26
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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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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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目录前言一、Hive的基本概念1.1Hive的交互方式1.2Hive与数据库的比较1.3Hive的优缺点1.4Hive的应用场景1.5思考题二、Hive架构2.1Hive架构概述2.1.1客户端提交SQL2.1.2Beeline的安全性2.1.3使用JDBC和ODBC连接Hive2.2元数据存储2.3客户端安全性2.4HDFS与Hive集成三、Driver的工作流程四、Hive的工作原理前言Hiv
如图:Hive通过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具体详细用户接口
原创
2022-02-24 18:12:06
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如图:Hive通过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具体详细用户接口:Client CLI(hive shell 命令行),JDBC/ODBC(java访问hive),WEBUI(浏览器访问hive)元数据:M...
原创
2021-05-31 18:45:15
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1）用户接口：ClientCLI（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derby 数据库中，推荐使用MySQL 存储Metastore3）Hadoop使用HDFS 进行存储，使用MapReduce 进行计算。4）驱动器：Drive.
原创
2021-08-10 10:12:29
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# Hive基础架构原理
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言HiveQL，将用户的查询转换为MapReduce任务来执行。在Hive的基础架构中，主要包括了Metastore、Driver、Compiler、Query Executor、HDFS等几个重要组件。本文将介绍Hive的基础架构原理，并通过代码示例来说明其工作流程。
## Hive基础架构组
原创
2024-04-09 03:59:49
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hive on Spark一. 配置1. hive 回顾1.1 hive简介1.2 yum 设置 & 命令（Centos7）1.3 hive 安装1.5 注意问题1.6 hive测试1.7 spark配置1.8 读取hive数据二. hive三种模式1、内嵌Derby方式2.Local方式3.Remote方式 (远程模式)三. spark sql 远程连接（thriftserver --
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2023-12-04 17:46:04
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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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任务目的熟记 Hive 内部架构的四个组成部分 了解 Hive 和 RDBMS 的区别任务清单任务1：Hive 架构原理 任务2：Hive 和 RDBM
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2022-08-02 14:35:43
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1）用户接口：ClientCLI（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；
原创
2022-02-09 14:18:22
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# Hive原理与架构
Apache Hive是建立在Hadoop之上的一种数据仓库基础设施，它提供了对大规模数据集的存储、查询和分析能力。Hive使用类似于SQL的查询语言HiveQL来查询和操作数据，同时支持自定义的MapReduce任务。本文将介绍Hive的原理和架构，并附带一些代码示例。
## Hive原理
Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中，并使用Hiv
原创
2023-07-27 14:47:27
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目录 Hive架构Hive基本概念Hive的优缺点优点缺点Hive架构原理Hive和数据库比较Hive架构Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计，基于Hadoop的一个数据仓库工具。它可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。它可以通过HiveQL语句快速实现简单的MapReduce统计，Hive自身可以将HiveQL语句转换为MapReduc
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2023-09-08 19:10:45
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一、首先是概念：大体可以划分为七个方面，这样有利于理解记忆：1、由FaceBook实现并开源；2、基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储结构化的数据；3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表；4、底层数据存储在HDFS文件系统上，描述数据的数据（元数据）存储在derby或者是远程数据库中，如：mysql；5、提供一套类数据库的处理机制，HQL查询功能；6、本质是将SQL语句转换为MapRed
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2023-08-30 16:29:31
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什么是Hive？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 查询功能。本质是：将HQL 转化成MapReduce 程序简述Hive主要架构及解析成MR的过程 元数据，经过Driver内的解析器，编译器，优化器，执行器转换成mapreduce，提交给hadoop中执行，最后将执行返回的结果输出到用户交互接口1）Hive 处理的数据存
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2023-11-02 05:50:00
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