hadoop笔记之Hive入门(Hive的体系结构)
Hive入门(二)
Hive入门(二)
Hive的体系结构
○ Hive的元数据
- Hive将元数据存储在数据库中(metastore),支持mysql、derby、oracle等数据库,Hive默认是derby数据库
- 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
○ HQL的执行过程
- 解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划(Plan)的生成。生成的查询计划存储在HDFS中,并在随后有MapReduce调用执行
详细过程:
- HQL——select
- 解析器——词法分析
- 编译器——生成HQL的执行计划(
javac
java –> .class) - 优化器——生成最佳的执行计划
- 执行
设我们有一个员工信息表,进入到oracle:
SQL> ——查询10号部门的员工信息
SQL> explain plan for select * from emp where deptno=10:
已解释。
SQL> ——查看该select的执行计划
SQL> select * from table(dbms_xplan.display):
执行全表扫描,当然全表扫描的代价相对要高一些
下面将对部门号建立索引
SQL> creaete index myindex on emp(deptno):
索引已创建。
SQL> explain plan for select * from emp where deptno=10:
已解释。
SQL> select * from table(dbms_xplan.display):
这事就是基于索引的扫描,对于全表扫描更加快速
对于Hive跟oracle是差不多的
所以:
○ hadoop
- 用HDFS进行存储,利用MapReduce进行计算
○ 元数据存储(MetaStore)
- 通常是存储在关系数据库如mysql、derby中
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