Hive详解中，如何深入理解其架构、原理及在数据分析中的应用？

本文共计2330个文字，预计阅读时间需要10分钟。

Hive简介：Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库框架。它允许用户在Hadoop上存储、查询和管理大量数据。最初由Facebook开发，后移交Apache软件基金会进行开源开发。Hive提供数据仓库工具，便于进行大数据查询分析。

1Hive基本概念

Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端。

2 Hive的特点与架构图

• Hive最大的特点是通过类SQL来分析大数据，而避免了写MapReduce程序来分析数据，这样使得分析数据更容易。
• 数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能，它可以使已经存储的数据结构化。
• Hive是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）。
• 数据存储方面：它能够存储很大的数据集，可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统（如Apache HBase）中的文件。
• 数据处理方面：因为Hive语句最终会生成MapReduce任务去计算，所以不适用于实时计算的场景，它适用于离线分析。