Hive的架构原理
一、客户端：Hive是Mapreduce的客户端，Hive的客户端有两种方式：
- CLI：命令行的方式
- JDBC:这种我们也可以通过java代码来实现，不过一般不这样做。
二、四个器
- 解析器：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，解析器是对sql的语法，表是否存在，以及字段是否存在做检查，hql通过了解析器就说明语法上没有问题
- 编译器:根据AST生成执行计划
- 优化器：对逻辑执行计划进行优化
- 执行器：将逻辑执行计划转换为可以运行的物理计划，对于hive来说就是hadoop或者spark
三、Hive的类似于关系型数据库
- hive有自己的执行引擎，就是Mapreduce。
- hive存储数据使用的是hdfs
- hive的元数据存储的位置是关系型数据库
四、Hive的运行机制
- hive将结构化的数据存储在hdfs中
- hive通过sql语句创建出与hdfs中的元数据所对应的表信息，这些信息就是元数据metastore，是存储在关系型数据库当中的。然后通过映射关系关联元数据和结构化的数据
- 同时meta store中还记录着表对应文件的path，然后会生成hive中的metastore
文件的path，然后会生成hive中的metastore
- 解析器去根据路径查询hdfs中的数据，解析器还会将sql语言解析成对应的mapreduce程序，并且生成对应的jar包
相关文章：