hive是什麼
hive 構建在 hadoop 之上，提供以下功能：
hive 提供標準的 sql 功能，hive 的 sql 也可以通過使用者定義的函式(udf)，使用者定義的集合(udaf)和使用者定義的表函式(udtf)擴充套件為使用者**。
換句話來說，hive 是基於 hadoop 的乙個資料倉儲工具，是用來管理資料倉儲的。可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表，並提供類 sql 的查詢功能。
從如下 hadoop 生態圈圖中可以看出 hive 所扮演的角色。
hive如何將結構化的資料檔案對映成一張表
結構化的資料檔案如何理解？
滿足以上2個條件即可稱為結構化的資料檔案，例如：student.txt 檔案的內容儲存的是學生基本資訊，包含：學生id，學生姓名，學生年齡。具體內容如下：
1 zhangsan 18該 student.txt 檔案中，固定的字段有3個，分別是：學生id，學生姓名，學生年齡。字段之間固定的分隔符為'\t'(tab鍵)，那麼可以認為 student.txt 檔案就是結構化的資料檔案。2 lishi 20
3 wangwu 19
4 xiaomin 18
假定在 hdfs 裡建立一張表 t_student, 建表語句如下：
create此時通過 hive 元資料資訊可以將資料檔案 student.txt 與表 t_student 形成對映關係。table t_student(id int, name string, age int);
hive 元資料資訊一般會儲存在 mysql 或 derby 資料庫中，其中會記錄：
元資料存放的路徑在 hive-site.xml 檔案裡配置，找到對應儲存的 mysql 庫可以查詢到表的元資料資訊。
hive-site.xml 配置元資料所在的 mysql 資訊的位置如下：
mysql 中元資料資訊如下（以其中一張表 tbls 截圖說明）：
從以上截圖中可以看出 tbls 表儲存的元資料報含：
tbl_id,create_time,db_id,owner,tbl_name,tbl_type等關鍵資訊。
hive可以使用類sql指令對結構化資料檔案進行分組查詢
# 通過age分組，查詢t_student表以age為維度對應的學生總人數之和這個 sql 語句與常見的 mysql 語句是十分類似的，hive 裡的 sql 語句也可稱為 hql，這裡的 hql 語句通過 hive 將查詢語句轉換為底層的 mapreduce 進行運算。select age, count(*) from t_student group
by age;
hive 的本質是將 client 端提交的 sql 指令轉換為 mapreduce 任務進行運算，在運算過程中會產生一些結果資料，這些結果資料在底層是使用 hdfs 來進行儲存的。
換句話來說，hive可以認為是將 sql 轉換為 mapreduce 任務的乙個工具，甚至可以說 hive 就是 mapreduce 的客戶端。
hive的優點
先來看下hive的架構圖，如下圖所示
為了更好地理解 hive 的架構圖，下圖以乙個實際的例子作為講解。
總結：
今天分享的內容包含：hive是什麼，hive所具有的功能和優點，在 hadoop 大資料生態圈中所飾演的角色，hive架構等內容。
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