1、Hive产生背景

• MapReduce编程的不便性
• HDFS上的文件缺少Schema(表名，名称，ID等，为数据库对象的集合)

2、Hive是什么

Hive的使用场景是什么？

基于Hadoop做一些数据清洗啊（ETL）、报表啊、数据分析

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。

Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop执行。

• 由Facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题
• 构建在Hadoop之上的数据仓库
• Hive定义了一种类SQL查询语言：HQL（类似SQL但不完全相同）
• 通常用于进行离线数据处理（早期采用MapReduce）
• 底层支持多种不同的执行引擎（现在可以直接把Hive跑在Spark上面）

Hive底层的执行引擎有：MapReduce、Tez、Spark

3、Hive 特点

• Hive 最大的特点是 Hive 通过类 SQL 来分析大数据，而避免了写 MapReduce 程序来分析数据，这样使得分析数据更容易
• Hive 是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如 MySQL）
• Hive 本身并不提供数据的存储功能，数据一般都是存储在 HDFS 上的（对数据完整性、格式要求并不严格）
• Hive 很容易扩展自己的存储能力和计算能力，这个是继承自 hadoop 的（适用于大规模的并行计算）
• Hive 是专为 OLAP(在线分析处理) 设计，不支持事务

4、Hive体系架构

Hive是C/S模式

客户端：

Client端有JDBC/ODBC和Thrift Client，可远程访问Hive

可以通过shell脚本的方式访问，或者通过Thrift协议，按照平时编写JDBC的方式完成对Hive的数据操作

Server：CLI、Thrift Server、HWI(Hive web Interface)、Driver、Metastore

• 其中CLI、Thrift Server、HWI是暴露给Client访问的独立部署的Hive服务
• Driver、Metastore是Hive内部组件，Metastore还可以供第三方SQL on Hadoop框架使用
• beeine(Hive 0.11引入)，作为Hive JDBC Client访问HiveServer2，解决了CLI并发访问问题

Driver：

输入了sql字符串，对sql字符串进行解析，转化程抽象语法树，再转化成逻辑计划，然后使用优化工具对逻辑计划进行优化，最终生成物理计划（序列化反序列化，UDF函数），交给Execution执行引擎，提交到MapReduce上执行（输入和输出可以是本地的也可以是HDFS/Hbase）见下图的hive架构

Metastore：

Metastore进行元数据管理：Derby（内置 ）、Mysql；Derby：Derby只接受一个Hive的会话访问；Mysql：Hive跑在Hadoop之上的，Mysql进行主备（定时同步操作）

由上图可知，hadoop 和 mapreduce 是 hive 架构的根基。

MetaStore：存储和管理Hive的元数据，使用关系数据库来保存元数据信息。

解析器和编译器：将SQL语句生成语法树，然后再生成DAG形式的Job链，成为逻辑计划

优化器：只提供了基于规则的优化

• 列过滤：去除查询中不需要的列
• 行过滤：Where条件判断等在TableScan阶段就进行过滤，利用Partition信息，只读取符合条件的Partition
• 谓词下推：减少后面的数据量
• Join方式
  。 Map端join： 调整Join顺序，确保以大表作为驱动表，小表载入所有mapper内存中
  。 shuffle join：按照hash函数，将两张表的数据发送给join
  。对于数据分布不均衡的表Group by时，为避免数据集中到少数的reducer上，分成两个map-reduce阶段。第一个阶段先用Distinct列进行shuffle，然后在reduce端部分聚合，减小数据规模，第二个map-reduce阶段再按group-by列聚合。
  。 sort merge join：排序，按照顺序切割数据，相同的范围发送给相同的节点(运行前在后台创建立两张排序表，或者建表的时候指定)
  。 在map端用hash进行部分聚合，减小reduce端数据处理规模。

执行器：执行器将DAG转换为MR任务。执行器会顺序执行其中所有的Job，如果Job不存在依赖关系，采用并发的方式进行执行。

5、基于Hadoop上的Hive SQL的执行流程

sql写出来以后只是一些字符串的拼接，所以要经过一系列的解析处理，才能最终变成集群上的执行的作业

1.Parser：将sql解析为AST（抽象语法树），会进行语法校验，AST本质还是字符串

2.Analyzer：语法解析，生成QB（query block）

3.Logicl Plan：逻辑执行计划解析，生成一堆Opertator Tree

4.Logical optimizer:进行逻辑执行计划优化，生成一堆优化后的Opertator Tree

5.Phsical plan：物理执行计划解析，生成tasktree

6.Phsical Optimizer：进行物理执行计划优化，生成优化后的tasktree，该任务即是集群上的执行的作业

• 结论：经过以上的六步，普通的字符串sql被解析映射成了集群上的执行任务，最重要的两步是 逻辑执行计划优化和物理执行计划优化（图中红线圈画）

查看执行计划。

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