Hive架构原理

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  1. 用户接口:Client CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC(jdbc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 使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算 4.驱动器:Driver (1) 解析器(SQL Parser):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,比如antlr;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。 (2)编译器(Physical Plan):将AST编译生成逻辑执行计划。 (3)优化器(Query Optimizer):对逻辑执行计划进行优化。 (4)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,就是MR/Spark。