这篇文章主要讲解了“hive的概念和系统结构介绍”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“hive的概念和系统结构介绍”吧！
1.Hive 是建立在Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL ），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL ，它允许熟悉SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的mapper 和reducer 来处理内建的 mapper和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
2.Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop执行。
3.Hive的表其实就是HDFS的目录/文件，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/R Job里使用这些数据。
Hive牛逼的地方就在于：
1． 是基于MapReduce的基础上，支持sql语法
2. 对上传到数据仓库的数据没有任何格式要求
用户接口，包括 CLI，JDBC/ODBC，WebUI
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
l 用户接口主要有三个：CLI，JDBC/ODBC和 WebUI
CLI，即Shell命令行
JDBC/ODBC 是 Hive 的Java，与使用传统数据库JDBC的方式类似
WebGUI是通过浏览器访问 Hive
l Hive 将元数据存储在数据库中(metastore)，目前只支持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
l 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（plan）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
l Hive 的数据存储在HDFS 中，大部分的查询由MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如select * from table 不会生成 MapRedcue 任务）
感谢各位的阅读，以上就是“hive的概念和系统结构介绍”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对hive的概念和系统结构介绍这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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