这篇文章将为大家详细讲解有关HIVE有什么用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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一、HIVE与数据仓库

             在实际工作中，hive往往被用于建设数据仓库，所以，在学习HIVE前，你有必要去简单了解一下数据仓库的一些基本概念，比如：

1、什么是数据仓库

2、数据仓库与数据库区别 

3、数据仓库分层架构

      由于这些概念在网上很多，这里就不在介绍了，请自行网上查找。

二、Hive的概念

   1、 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具

• 可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

• 其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储支持，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端

  

2、Hive与数据库的区别

     

• Hive 具有 SQL 数据库的外表，但应用场景完全不同。

• Hive 只适合用来做海量离线数据统计分析，也就是数据仓库。

3、Hive的优缺点

• 优点 

• 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。

• 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。

• Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

• 缺点

• Hive的查询延迟很严重

• Hive不支持事务

4、Hive架构原理

• 1、用户接口：Client

• CLI（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（是否是外部表）、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

• 3、Hadoop集群

• 使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。

• 4、Driver：驱动器

• 解析器（SQL Parser）

  将SQL字符串转换成抽象语法树AST

  对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误

• 编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划

• 优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化

• 执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说默认就是mapreduce任务

关于“HIVE有什么用”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

本文名称：HIVE有什么用
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