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1.简介

Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive，Hive是一种用类SQL语句来协助读写、管理存储在分布式存储系统上大数据集的数据仓库软件。

Hive 让用户可以利用 SQL 读取、写入和管理 PB 级数据，将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。因为Hive语句最终会生成MapReduce任务去计算，所以不适用于实时计算的场景，它适用于离线分析。

• Hive 使用批处理，因此它可以快速操作非常大型的分布式数据库，Hive 会将 HiveQL 查询转换成在 Apache Hadoop 的分布式作业计划框架。
• 它会查询存储在分布式存储解决方案，如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS，hadoop Distribute file system) 。数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能。
• Hive将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）。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。
• 支持结构化和非结构化数据。为常见的 SQL 数据类型提供原生支持，如 INT、FLOAT 和 VARCHAR。
• 数据存储方面：它能够存储很大的数据集，并且对数据完整性、格式要求并不严格。

 2.Hive架构

 Hive的底层数据是存储在HDFS上的，Hive中的库和表可以看作是对HDFS上数据做的一个映射，所以Hive必须是运行在一个Hadoop集群上的。

3.Hive文件格式

1. TEXTFILE。为默认格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs，行存储。
2. SEQUENCEFILE
3. RCFILE
4. ORCFILE(0.11以后出现） 

 其中sequencefile是进行二进制格式编码压缩，也是基于行存储，rcfile是基于列存储。

 4.行存储与列存储

表：

按行存储：

• 优点：相关的数据是保存在一起，比较符合面向对象的思维，一行数据就是一条记录。这种存储格式比较方便进行INSERT/UPDATE操作。
• 缺点：
  • 如果查询只涉及某几个列，它会把整行数据都读取出来，不能跳过不必要的列读取。如果数据量比较大就比较影响性能。
  • 由于每一行中，列的数据类型不一致，导致不容易获得一个极高的压缩比，也就是空间利用率不高。
  • 不是所有的列都适合作为索引。

按列存储：

• 优点：
  • 查询时，只有涉及到的列才会被查询，不会把所有列都查询出来，即可以跳过不必要的列查询。
  • 高效的压缩率，不仅节省储存空间也节省计算内存和CPU。
  • 任何列都可以作为索引。
• 缺点：INSERT/UPDATE很麻烦或者不方便；不适合扫描小量的数据。

 

标签：HDFS,存储,Hive,查询,了解,SQL,数据
来源： https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/16543348.html