Hive架构

数据库和数据仓库的区别：

1) 数据库内数据是动态变化的；

　　而数据仓库是用来存储数据的（一次写入，多次读取），数据是静态的，只能通过修改数据文件来修改数据仓库中的数据；

2) 数据库中的数据结构比较复杂，而数据仓库中的数据结构则相对简单；         

3）数据库在操作数据时要求响应速度快，即实时的进行增删改查；而数据仓库响应时间比较长。

Hive架构

 1) 元数据：Metastore 

　　包括：表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有着、列/分区字段、表的类型(是否是外部表)、表的数据所在的目录等。 

　　默认derby数据库问题：①换执行路径后，原来的表不存在了②只能单用户访问同一张表【单线程】。

　　这是因为derby数据库特点：在那个目录下运行hive，就那个目录下产生memstore_db文件。 

2) 用户接口：Client 

　　CLI(hive shell)、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI(浏览器查看hive) 

3) 底层操作：HDFS+MR 

　　使用HDFS进行存储，使用MR进行计算 

4) 驱动器：Driver

• 解析器：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般用第三方工具库完成，比如antlr，对AST进行语法解析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误(比如select中被判定为聚合的字段在group by中是否有出现)
• 编译器：将AST编译生成逻辑执行计划
• 优化器：对逻辑执行计划进行优化
• 执行器：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/TEZ/Spark

元数据与Hive的对应关系：

mysql中hive数据库中的数据表与Hive对应关系，表之间，通过外键"*_ID"关联起来。 

• 【DBS】表对应【数据库】信息。
• 【TBLS】表对应【数据表】信息。
• 【COLUMNS_V2】表对应【字段】信息。
• 【PARTITIONS】表对应【分区表】信息。
• 【SDS】对应hdfs上【路径】信息：

Hive在hdfs上的默认位置是/user/hive/warehouse，可以通过hive-site.xml的hive.metastore.warehouse.dir属性覆盖默认值。 

• Hive中【数据库】对应以 .db 结尾的文件夹，【表】对应文件夹，【表中数据】对应数据文件。
• 如果是【分区表】，则【分区字段】对应着子文件夹。

Hive架构

原文：http://www.cnblogs.com/skyl/p/4736088.html