hive1和hive2的区别
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发布时间：2022-04-23 06:28
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时间：2022-04-08 04:37
1．用户接口：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java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MapRece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。
Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapRece，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
二：Hive的作用和优势：
基于Hadoop的数据仓库解决方案
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，将结构化的数据文件映射为数据库表。
提供类sql的查询语言HQL(Hive Query Language)
数据不放在hive上，放在HDFS上
由*开源用于解决海量结构化日志的数据统计。
执行程序运行在Yarn上
优势：
提供了简单的优化模型
HQL类sql语法，简化MR开发
支持在HDFS和HBase上临时查询数据
支持用户自定义函数，格式
成熟JDBC和ODBC驱动程序，用于ETL和BI
稳定可靠的批处理
支持在不同计算框架运行
缺点：
Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合
迭代式算法无法表达
数据挖掘方面不擅长
Hive自动生成的MapRece作业，通常情况下不够智能化
Hive调优比较困难，粒度较粗
hive1和hive2的区别
（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。Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结...
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