Hive 结构，

Hive 结构，

Hive 的结构如图所示，

主要分为以下几个部分：

• 用户接口，包括 CLI，Client，WUI。
• 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。
• Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算。

Hive 元数据存储

Hive 将元数据存储在 RDBMS 中，有三种模式可以连接到数据库：

• Single User Mode： 此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby，一般用于 Unit Test。
• Multi User Mode：通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用到的模式。
• Remote Server Mode：用于非 Java 客户端访问元数据库，在服务器端启动一个 MetaStoreServer，客户端利用 Thrift 协议通过 MetaStoreServer 访问元数据库。

Hive 的数据存储

首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。

其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：Table，External Table，Partition，Bucket。

• Table 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。
• External Table 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在 LOCATION 后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个 External Table 时，仅删除