hive编译模块

❶ Hive入门概述

1.1 什么是Hive

Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。

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表，并提供类sql查询功能。本质是：将HQL转化成MapRece程序

Hive处理的数据存储在HDFS

Hive分析数据底层的实现是MapRece

执行程序运行在Yarn上

1.2 Hive的优缺点

1.2.1 优点

操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。

避免了去写MapRece，减少开发人员的学习成本。

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。

Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。

Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

1.2.2 缺点

1．Hive的HQL表达能力有限

（1）迭代式算法无法表达

（2）数据挖掘方面不擅长

2．Hive的效率比较低

（1）Hive自动生成的MapRece作业，通常情况下不够智能化

（2）Hive调优比较困难，粒度较粗

1.3 Hive架构原理

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替代derby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。

1.4 Hive和数据库比较

由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。

1.4.1 查询语言

由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

1.4.2 数据存储位置

Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

1.4.3 数据更新

由于Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET修改数据。

1.4.4 索引

Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapRece 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。

1.4.5 执行

Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapRece 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。

1.4.6 执行延迟

Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapRece框架。由于MapRece 本身具有较高的延迟，因此在利用MapRece 执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。

1.4.7 可扩展性

由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的（世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。

1.4.8 数据规模

由于Hive建立在集群上并可以利用MapRece进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

❷ 程序中的Hive具体是干什么用的呢

Hive是基于Hadoop平台的数仓工具，具有海量数据存储、水平可扩展、离线批量处理的优点，解决了传统关系型数仓不能支持海量数据存储、水平可扩展性差等问题，但是由于Hive数据存储和数据处理是依赖于HDFS和MapRece，因此在Hive进行数据离线批量处理时，需将查询语言先转换成MR任务，由MR批量处理返回结果，所以Hive没法满足数据实时查询分析的需求。
Hive是由FaceBook研发并开源，当时FaceBook使用Oracle作为数仓，由于数据量越来越大，Oracle数仓性能越来越差，没法实现海量数据的离线批量分析，因此基于Hadoop研发Hive，并开源给Apacha。
由于Hive不能实现数据实时查询交互，Hbase可提供实时在线查询能力，因此Hive和Hbase形成了良性互补。Hbase因为其海量数据存储、水平扩展、批量数据处理等优点，也得到了广泛应用。
Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。
从架构图当中，可看出Hive并没有完成数据的存储和处理，它是由HDFS完成数据存储，MR完成数据处理，其只是提供了用户查询语言的能力。Hive支持类sql语言，这种SQL称为Hivesql。用户可用Hivesql语言查询，其驱动可将Hivesql语言转换成MR任务，完成数据处理。
【Hive的访问接口】
CLI：是hive提供的命令行工具
HWI：是Hive的web访问接口
JDBC/ODBC：是两种的标准的应用程序编程访问接口
Thrift Server：提供异构语言，进行远程RPC调用Hive的能力。
因此Hiv具备丰富的访问接口能力，几乎能满足各种开发应用场景需求。
【Driver】
是HIVE比较核心的驱动模块，包含编译器、优化器、执行器，职责为把用户输入的Hivesql转换成MR数据处理任务
【Metastore】
是HIVE的元数据存储模块，数据的访问和查找，必须要先访问元数据。Hive中的元数据一般使用单独的关系型数据库存储，常用的是Mysql，为了确保高可用，Mysql元数据库还需主备部署。
架构图上面Karmasphere、Hue、Qubole也是访问HIVE的工具，其中Qubole可远程访问HIVE，相当于HIVE作为一种公有云服务，用户可通过互联网访问Hive服务。
Hive在使用过程中出现了一些不稳定问题，由此发展出了Hive HA机制，

❸ 如何通俗地理解Hive的工作原理

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapRece 开发者的开发自定义的 mapper 和 recer 来处理内建的 mapper 和 recer 无法完成的复杂的分析工作。
流程大致步骤为：
1. 用户提交查询等任务给Driver。
2. 编译器获得该用户的任务Plan。
3. 编译器Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。
4. 编译器Compiler得到元数据信息，对任务进行编译，先将HiveQL转换为抽象语法树，然后将抽象语法树转换成查询块，将查询块转化为逻辑的查询计划，重写逻辑查询计划，将逻辑计划转化为物理的计划（MapRece）, 最后选择最佳的策略。
5. 将最终的计划提交给Driver。
6. Driver将计划Plan转交给ExecutionEngine去执行，获取元数据信息，提交给JobTracker或者SourceManager执行该任务，任务会直接读取HDFS中文件进行相应的操作。
7. 获取执行的结果。
8. 取得并返回执行结果。

❹ 怎样只编译hive的一个component

windows自带的记事本只能做编辑源代码使用，要编译需要有编译器才行，找些其他的集成化软件，编辑编译连接调试集成一体的，如vc6.0，wintc等

❺ Hive是什么

此外，hive也支持熟悉map-rece的开发者使用map-rece程序对数据做更加复杂的分析。 hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。 hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。 hive的工作模式是：提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快，可当处理的数据集非常大的时候，可能需要数小时。需要说明的是，hive即使在很小的数据集上运行，也可能需要数分钟才能完成。 低延迟不是hive追求的首要目标。

❻ hive 使用tez

1,编译tez 见 https://www.jianshu.com/p/b2569796dd27

2,将 编译后的tez-0.9.2.tar.gz 上传到hdfs上. tez-site.xml中会使用到.见tez.lib.uris属性.
3,在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 下新建 tez-site.xml.内容如下

4,设置 hive. 修改hive-site.xml文件

5,设置客户端的tez. 将 tez-0.9.2.tar.gz 解压到本地 /usr/tez下.

6,重启服务
会有一下一些错误.
错误1 :cause: org.apache.hadoop.service.ServiceStateException: java.lang.NoClassDefFoundError: com/google/common/net/UrlEscapers

解决: 我是将$HIVE_HOME/lib中的guava-14.0.1.jar 升级到guava-19.0.jar. 这个问题解决.但是日志中还是有些错误,不影响结果的产出.

错误2:
使用hive cli 的方式可以正常提交sql.并且在yarn上可以看到作业的运行情况.
但是使用 ** beeline -u jdbc: hive2://localhost:10000 ** .在yarn上看不到作业运行,并且报错. 错误日志只能在hive ui上查看.

❼ 我想学习hive，请问安装hive之前，必须安装centos、hadoop、java这些吗

安装需要
java 1.6，java 1.7或更高版本。
Hadoop 2.x或更高, 1.x. Hive 0.13 版本也支持 0.20.x, 0.23.x
linux,mac,windows操作系统。以下内容适用于linux系统。
安装打包好的hive
需要先到apache下载已打包好的hive镜像，然后解压开该文件
$ tar -xzvf hive-x.y.z.tar.gz

设置hive环境变量
$ cd hive-x.y.z$ export HIVE_HOME={{pwd}}

设置hive运行路径
$ export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

编译Hive源码
下载hive源码
此处使用maven编译，需要下载安装maven。

以Hive 0.13版为例
编译hive 0.13源码基于hadoop 0.23或更高版本
$cdhive$mvncleaninstall-Phadoop-2,dist$cdpackaging/target/apache-hive-{version}-SNAPSHOT-bin/apache-hive-{version}-SNAPSHOT-bin$lsLICENSENOTICEREADME.txtRELEASE_NOTES.txtbin/(alltheshellscripts)lib/(requiredjarfiles)conf/(configurationfiles)examples/(sampleinputandqueryfiles)hcatalog/(hcataloginstallation)scripts/(upgradescriptsforhive-metastore)
编译hive 基于hadoop 0.20
$cdhive$antcleanpackage$cdbuild/dist#lsLICENSENOTICEREADME.txtRELEASE_NOTES.txtbin/(alltheshellscripts)lib/(requiredjarfiles)conf/(configurationfiles)examples/(sampleinputandqueryfiles)hcatalog/(hcataloginstallation)scripts/(upgradescriptsforhive-metastore)
运行hive
Hive运行依赖于hadoop，在运行hadoop之前必需先配置好hadoopHome。
export HADOOP_HOME=<hadoop-install-dir>

在hdfs上为hive创建\tmp目录和/user/hive/warehouse(akahive.metastore.warehouse.dir) 目录，然后你才可以运行hive。
在运行hive之前设置HiveHome。
$ export HIVE_HOME=<hive-install-dir>

在命令行窗口启动hive
$ $HIVE_HOME/bin/hive

若执行成功，将看到类似内容如图所示