Hive架构与工做原理

组成及做用：

1. 用户接口：ClientCLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）
2. 元数据：Metastore

元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是不是外部表）、表的数据所在目录等；

默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore

1. Hadoop

使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算

1. 驱动器：Driver

（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步通常都用第三方工具库完成，好比antlr；对AST进行语法分析，好比表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。

（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。

（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。

（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成能够运行的物理计划。对于Hive来讲，就是MR/Spark。

工做原理：

1. 用户建立数据库、表信息，存储在hive的元数据库中；
2. 向表中加载数据，元数据记录hdfs文件路径与表之间的映射关系；
3. 执行查询语句，首先通过解析器、编译器、优化器、执行器，将指令翻译成MapReduce，提交到Yarn上执行，最后将执行返回的结果输出到用户交互接口。