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解析：
1、提交sql 交给驱动
2、驱动编译：解析相关的字段表信息
3、去metastore查询相关的信息 返回字段表信息
4、编译返回信息 发给驱动
5、驱动发送一个执行计划 交给执行引擎
6、执行计划 (三种形式: metastore、namenode、metastore+namenode+mapreduce)
形式一 > DDL 对数据库表的操作的 直接和metastore交互 。 比如：create table t1(name string);
形式二 > dfs ops 直接和namenode取数据 。 比如： select * from t1;
形式三 > 把job交给job tracker,让task tracker执行 返回执行信息 + 完成job返回数据信息、找namenode查数据 。
比如：select * from t1 where col=X ;
7、返回结果信息集
总结： hive 运行在 hadoop 之上， 某些操作需要调用 hdfs 中的 mapreduce 。 hive 元数据存储在 matestore 中， 而非元数据（如 table 里的数据）存储在hdfs之上。
感谢各位的阅读，以上就是“hive与hadoop有什么联系”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对hive与hadoop有什么联系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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