Hive架构原理

Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，主要用于处理大规模结构化数据。其架构设计如下：

架构图

1. 用户接口层：提供CLI、JDBC、ODBC等接口供用户提交HQL（Hive Query Language）查询。HQL 类似于SQL，方便用户查询数据。
2. 元数据存储：Hive使用元数据（Metastore）来存储数据库的结构信息，如表、列的数据类型、表所在的HDFS位置等。元数据通常存储在关系型数据库中，如MySQL。
3. 查询编译器：将用户提交的HQL解析为具体的查询执行计划，并转换为Hadoop MapReduce、Tez或Spark等作业。
4. 执行引擎：Hive依赖于Hadoop的执行引擎，将编译后的查询计划转换为MapReduce任务，最终通过HDFS存储或处理查询结果。
5. HDFS存储层：Hive的数据物理存储层依赖于HDFS，所有的数据文件都存储在HDFS中，并通过分布式文件系统进行高效的存储和读取。