hive学习笔记，

hive学习笔记，

hive 对海量数据进行管理

简单来说hive是建立在hdfs上的数据仓库，并且对数据进行分析处理。

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

特点
1.一种工具，通过sql访问hadoop之上的数据。数据仓库软件，大型数据的读写和计算，直接建立与hadoop之上的。
2.一种机制，多种数据结构
3.数据访问，hdfs中的文件或者文件存储系统【hbase 两种不同的访问方式】
4.查询方式，类sql hiveql
5.查询引擎 mr【默认】 spark Tez（将hsql转化成mr的任务 select * from 不转化？？）
6.支持存储过程 hpl/sql实现，简化了数仓迁移hive的过程
7.LLAP live long and process 实现内存计算，2.0之后

整体架构
1.通过【CLI：命令行接口（常用），JDBC，Web UI】访问hive
2.metastore【源数据】：存放在关系型数据库中 名 分区列 属性【内表 外表】 
3.driver：包含了对sql解释 执行 编译 优化 hql语句转化成查询计划【存在hdfs中 由mr执行】

4.数据存在hdfs上计算有mr完成

元数据的连接方式
1.单用户模式：derby只能允许一个时间open一个cli的会话
2.多用户模式：常用 通常mysql
3.远程模式：非java的运程数据库，通过metastore server 访问mysql

hive & impala
1.impala[使用商业分布式查询引擎，实现实时查询]，直接从hbase hdfs 中查询，降低了延迟。每一个节点上都有一个impalad，state store追踪impalad的位置信息，创建多个线程，【更适合实时查询】
2.hive【延迟高】，【hive更适合长时间的p出来】，先使用hive转化，在使用impala分析

spark sql【hive on spark】提高hive的性能