Hive体系结构，

Hive体系结构

一、用户接口
　　用户接口主要有三个：CLI，JDBC 和 WUI
　　　1.CLI，最常用的模式。实际上在>hive 命令行下操作时，就是利用CLI用户接口。
　　　2.JDBC，通过java代码操作，需要启动hiveserver，然后连接操作。
　　　3.WUI，是通过浏览器访问Hive。但是需要启动hwi服务，执行：./hive service hwi &
　　配置示例：

<property>
	<name>hive.hwi.listen.host</name>
	<value>0.0.0.0</value>
</property>

<property>
	<name>hive.hwi.listen.port</name>
	<value>9999</value>
</property>

<property>
	<name>hive.hwi.war.file</name>
	<value>/home/software/hive</value>
</property>

二、Metastore
　　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。
　　元数据信息对应：
　　　DBS : 数据库的元数据信息
　　　TBLS : 表的元数据信息
　　　COLUMNS : 列字段元数据信息
　　　SDS : 表在HDFS里的位置信息
　　解释器（complier)、优化器(optimizer)、执行器(executor)组件
　　　这三个组件用于：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。
三、Hive工作流程

　　1.通过客户端提交一条Hql语句
　　2.通过complier（编译组件）对Hql进行词法分析、语法分析。在这一步，编译器要知道此hql语句到底要操作哪张表
　　3.去元数据库找表信息
　　4.得到表的元信息
　　5.complier编译器提交Hql语句分析方案。
　　6.1 executor 执行器收到方案后，执行方案（DDL过程）。在这里注意，执行器在执行方案时，会判断如果当前方案是否涉及到MR组件，比如为表添加分区信息、比如字符串操作等，比如简单的查询操作等，此时就会直接和元数据库交互，然后去HDFS上去找具体数据。如果方案需要转换成MR job，则会将job 提交给Hadoop的ResouceManager。
　　6.2 MR job完成，并且将运行结果写入到HDFS上。
　　6.3 执行器和HDFS交互，获取结果文件信息。
　　7.如果客户端提交Hql语句是带有查询结果性的，则会发生：7-8-9步，完成结果的查询。