大数据学习(25)-hive核心总结

&&大数据学习&&

🔥系列专栏: 👑哲学语录: 承认自己的无知,乃是开启智慧的大门

💖如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞


1 用户接口:Client

CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC。

说明:JDBC和ODBC的区别。

(1)JDBC的移植性比ODBC好;(通常情况下,安装完ODBC驱动程序之后,还需要经过确定的配置才能够应用。而不相同的配置在不相同数据库服务器之间不能够通用。所以,安装一次就需要再配置一次。JDBC只需要选取适当的JDBC数据库驱动程序,就不需要额外的配置。在安装过程中,JDBC数据库驱动程序会自己完成有关的配置。)

(2)两者使用的语言不同,JDBC在Java编程时使用,ODBC一般在C/C++编程时使用。

2 元数据:Metastore

元数据包括:数据库(默认是default)、表名、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,由于derby数据库只支持单客户端访问,生产环境中为了多人开发,推荐使用MySQL存储Metastore。

3 驱动器:Driver

(1)解析器(SQLParser):将SQL字符串转换成抽象语法树(AST)

(2)语义分析(Semantic Analyzer):将AST进一步划分为QeuryBlock

(3)逻辑计划生成器(Logical Plan Gen):将语法树生成逻辑计划

(4)逻辑优化器(Logical Optimizer):对逻辑计划进行优化

(5)物理计划生成器(Physical Plan Gen):根据优化后的逻辑计划生成物理计划

(6)物理优化器(Physical Optimizer):对物理计划进行优化

(7)执行器(Execution):执行该计划,得到查询结果并返回给客户端

4 Hadoop

使用HDFS进行存储,可以选择MapReduce/Tez/Spark进行计算。

相关推荐
武子康3 小时前
大数据-243 离线数仓 - 实战电商核心交易增量导入(DataX - HDFS - Hive 分区
大数据·后端·apache hive
代码匠心2 天前
从零开始学Flink:Flink SQL四大Join解析
大数据·flink·flink sql·大数据处理
武子康3 天前
大数据-242 离线数仓 - DataX 实战:MySQL 全量/增量导入 HDFS + Hive 分区(离线数仓 ODS
大数据·后端·apache hive
SelectDB4 天前
易车 × Apache Doris:构建湖仓一体新架构,加速 AI 业务融合实践
大数据·agent·mcp
武子康4 天前
大数据-241 离线数仓 - 实战:电商核心交易数据模型与 MySQL 源表设计(订单/商品/品类/店铺/支付)
大数据·后端·mysql
IvanCodes4 天前
一、消息队列理论基础与Kafka架构价值解析
大数据·后端·kafka
武子康5 天前
大数据-240 离线数仓 - 广告业务 Hive ADS 实战:DataX 将 HDFS 分区表导出到 MySQL
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台6 天前
5000 字技术向拆解 | 火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
武子康6 天前
大数据-239 离线数仓 - 广告业务实战:Flume 导入日志到 HDFS,并完成 Hive ODS/DWD 分层加载
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台7 天前
代码量减少 70%、GPU 利用率达 95%:火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据