一、Hive的组件
Hive架构包括如下组件：Client、Thrift Server、Metastore和Driver。
1，Client
用户接口，主要包含CLI（command language interface）、JDBC或ODBC、WEBUI（以浏览器访问hive）；
（1）CLI（command language interface）
最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。
（2）JDBC或ODBC
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。而客户端则又可以分为三种Thrift Client，JDBC Client，ODBC Client。
（3）WEBUI
Web Interface是通过浏览器访问Hive。
Hive将元数据存储在数据库中，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，并在随后由MapReduce调用执行。
Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由MapReduce完成（注意，包含*的查询，比如select * from tbl不会生成MapRedcue任务）。
Driver会处理从应用到metastore到filed system的所有请求，以进行后续操作。
2，Thrift Server
提供JDBC/ODBC接入的能力,它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口；
3，Metastore
元数据，包括表名、表所属的数据库、表的拥有者、列/分区字段、表的类型、表的数据所在目录等内容；
4，Driver：（实现将HQL转化为MR过程）
核心组件，整个Hive的核心，它的作用是将我们写的HQL语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的MapReduce计算框架；
（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。
二、Hive的执行过程
1，用户提交查询等任务给Driver。
2，Driver为查询操作创建一个session handler，接着dirver会发送查询操作到compiler去生成一个execute plan
3，Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。这些元数据在后续stage中用作抽象语法树的类型检测和修剪。
4，Compiler得到元数据信息，对task进行编译，先将HiveQL转换为抽象语法树，然后将抽象语法树转换成查询块，将查询块转化为逻辑的查询plan，重写逻辑查询plan，将逻辑plan转化为物理的plan（MapReduce）, 最后选择最佳策略。
5，将最终的plan提交给Driver。
6，Driver将plan转交给ExecutionEngine去执行，将获取到的元数据信息，提交到JobTracker或者RsourceManager执行该task，任务会直接读取到HDFS中进行相应的操作。
7，获取执行的结果。
8，取得并返回执行结果。
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