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Hive的产生：

是非java编程者对hdfs的数据做mapreduce操作。

• Hive:数据仓库。

• Hive：解释器，编译器，优化器等。

• Hive运行时，元数据存储在关系型数据库里面。

Hive的架构

（1）用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动 Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。 WUI是通过浏览器访问Hive。

（2）Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

（3）解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用执行。

（4）Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由MapReduce完成（包含*的查询，比如select * from tbl不会生成MapRedcue任务）。

– 编译器将一个Hive QL转换操作符

– 操作符是Hive的最小的处理单元

– 每个操作符代表HDFS的一个操作或者一道MapReduce作业

Operator

– Operator都是hive定义的一个处理过程

– Operator都定义有:

– protected List <Operator Serializable >> childOper

ators;

– protected List <Operator Serializable >> parentOp

erators;

– protected boolean done; // 初始化值为false

ANTLR词法语法分析工具解析hql

Hive的三种模式

1、local模式

此模式连接到一个In-memory 的数据库Derby，一般用于Unit Test。

2、Hive单用户模式

单用户模式。通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用到的模式。

3、Hive多用户模式

远程服务器模式。用于非Java客户端访问元数据库，在服务器端启动MetaStoreServer，客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库。