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"。
相关推荐
元6331 小时前
spark和hadoop之间的对比和联系
大数据·hadoop·spark
cooldream20092 小时前
深入解析大数据的Lambda架构:设计、特点与应用场景
大数据·架构·系统架构师
哥不是小萝莉3 小时前
Hadoop和Spark大数据挖掘与实战
hadoop·ai·spark
uhakadotcom4 小时前
rAthena:快速入门与基础知识详解,附实用示例代码
面试·架构·github
lix的小鱼5 小时前
spark和Hadoop之间的对比和联系
大数据·hadoop·spark
cooldream20095 小时前
深入理解MVP架构:让UI层与业务逻辑完美分离的设计模式
ui·设计模式·架构·系统架构师
MonkeyKing_sunyuhua5 小时前
2.2 主流大模型架构:GPT、DeepSeek、GLM、Claude、QwQ、Qwen2.5-Max等模型的比较与应用场景
gpt·架构
bookcman6 小时前
Seata 部署手册
后端·架构
丘山子6 小时前
如何在 1000 亿级数据规模下实现高效的去重统计?
后端·面试·架构
编程一生6 小时前
微服务相比传统服务的优势
微服务·云原生·架构