HIVE架构，

HIVE架构，

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数据库表，并提供类SQL查询功能。

HIve架构

基本组成
用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。
元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql,derby中。
解释器、编译器、优化器、执行器。

各组件的基本功能

1.
用户接口主要由三个：CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。其中，CLI为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive，使用之前要启动hwi服务。

2.

元数据存储：Hive 将元数据存储在数据库中。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。

3.
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，并在随后有 MapReduce 调用执行。

但是不是所有的HQL命令都会生成mapreduce任务，例如select * from table_name就不会生成。

Hive与关系型数据库的差别

1. 在关系型数据库中，向表中加载数据时，因为会涉及到对列键索引和对数据进行压缩，会检查加载的数据文件格式是否与表存储数据的格式是否相同，如果不同，则会加载数据失败。但是Hive在加载数据时不会对数据格式进行检查，而是在查询时去检查。虽然这样查询效率会降低，而且数据量很大，与hive只适合离线数据存储分析相对应。
2. 关系型数据库可以对表中具体的某一行进行增删改查操作、索引、事物，但是hive不支持，只能覆盖原数据和追加数据。因为hive本来是用来应对大数据分析存储，对某一行进行操作，效率会非常的差。