摘要:通过给用户提供的一系列交互接口,接收到用户的指令,使用自己的,结合元数据,将这些指令翻译成,提交到中执行,最后,将执行返回的结果输出到用户交互接口。
hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具,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。
将HQL转化成MapReduce程序。
(1)Hive处理的数据存储在HDFS
(2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce
(3)执行程序运行在Yarm上
(1)操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单、容易上手)
(2)避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本
(3)Hive的执行延迟比较高,因此Hive常用于数据分析,对实时性要求不高的场合
(4)Hive优势在于处理大数据,对于处理小数据没有优势,这是由于Hive的执行延迟比较高造成的
(5)HIve支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需求来实现自己的函数
(1) 迭代式算法无法表达
(2) 数据挖掘方面不擅长,由于MapReduce数据处理流程的限制,效率更高的算法却无法实现。
(1) Hive自动生成的MapReduce作业,通常情况下不够智能化
(2) Hive调优比较困难,粒度较粗。
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。
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。本文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的特性。
由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中,因此,专门针对Hive 的特性设计了类SQL的查询语言 HQL。熟悉 SQL开发的开发者可以很方便的使用 Hive进行开发。
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中不建议对数据的改写,所有的数据都是在加载的时候确定好的。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 INSERTINTO... VALUES添加数据,使用 UPDATE ...SET 修改数据。
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。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。
由于Hive建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算,因此可以支持很大规模的数据;对应的,数据库可以支持的数据规模较小。
摘自尚硅谷
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