大数据相关基础知识-Hive

参考文档

1.http://blog.csdn.net/zhongqi2513/article/details/69388239
2.https://www.zhihu.com/question/21677041

英文原意及发音

英[haɪv]

n. 蜂巢; 蜂箱; 蜂群; 喧闹地区;
vt. 使（蜂）入蜂箱; 贮（蜜）于蜂箱中; 储备，积累;
vi. （蜂）进入蜂箱; 聚居;
[例句]In the morning the house was a hive of activity
早上，房子里一片繁忙景象。
[其他] 第三人称单数：hives 复数：hives 现在分词：hiving 过去式：hived 过去分词：hived

基础介绍

Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库，由Facebook开发，在某种程度上可以看成是用户编程接口，本身并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。有类SQL语言HiveQL，不完全支持SQL标准，如，不支持更新操作、索引和事务，其子查询和连接操作也存在很多限制。

Hive把HQL语句转换成MR任务后，采用批处理的方式对海量数据进行处理。数据仓库存储的是静态数据，很适合采用MR进行批处理。Hive还提供了一系列对数据进行提取、转换、加载的工具，可以存储、查询和分析存储在HDFS上的数据。

Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。

Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系

Hive依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据；
Pig可作为Hive的替代工具，是一种数据流语言和运行环境，适合用于在Hadoop平台上查询半结构化数据集，用于与ETL过程的一部分，即将外部数据装载到Hadoop集群中，转换为用户需要的数据格式；
HBase是一个面向列的、分布式可伸缩的数据库，可提供数据的实时访问功能，而Hive只能处理静态数据，主要是BI报表数据，Hive的初衷是为减少复杂MR应用程序的编写工作，HBase则是为了实现对数据的实时访问。

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Hive与传统数据库的对比

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Hbase和Hive区别

Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。

区别

Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。
Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算。通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据，通俗点来说，就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称，数据类型是什么等，方便我们处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是hive的元数据，如Spark SQL、Impala等；
基于第一点，通过SQL来处理和计算HDFS的数据，Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据；
二、关系在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，数据流一般如下图：
通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储；通过Hive清洗、处理和计算原始数据；
HIve清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase数据应用从HBase查询数据；