关于Hive架构原理,尚硅谷

最近学习hive 时候,在做一个实操案例,具体大概是这样子的:

我在dataGip里建了一个表,然后在hadoop集群创建一个文本文件里面存储了数据库表的数据信息,然后把他上传到hdfs后,dataGrip那个表也同步了我上传到hdfs数据信息,这一下子让我有点懵了,为什么可以实现同步呢?

首先hive的定义为,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,Hive中每张表的数据存储在HDFS

·用户接口:Client , 其中包括CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC。

·元数据:Metastore,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。

·hiveserver2是hive中的服务,其作用是提供jdbc/odbc接口,为用户提供远程访问Hive数据的功能,例如用户期望在个人电脑中访问远程服务中的Hive数据,就需要用到Hiveserver2。

另外对于hiveserver2访问

·可以使用命令行客户端beeline进行远程访问

·或者使用Datagrip等图形化客户端(类似于navicat)进行远程访问

这里关键在于理解真正的表数据信息在hdfs,而在dataGrip的表实际上是根据matestored 元数据以及hdfs数据信息映射到数据库得到的一张张表。

而且datagrip实际上根据hdfs路径找到对应的数据信息的

因此回到我上面讲的实操案例,具体流程:

  1. 我在首先创建一个表(注意:建表是有默认hdfs路径),比如teacher,这个表的元数据信息(如表名、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、hdfs对应路径信息存储在mesatore,即MySQL
  2. 我从集群上传表的数据,然后此时hdfs上我所上传指定的位置路径(也是建表时的指定hdfs路径(我现在使用默认的))
  3. 之后,dataGrip通过hdfs路径上获得了表的数据,并利用映射关系将数据与元数据结构化得到对应的表及数据,从而实现所谓的"同步"。
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