Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。
一、概述
1-1 数据仓库概念
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反应历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库体系结构通常含四个层次：数据源、数据存储和管理、数据服务、数据应用。
- 数据源：是数据仓库的数据来源，含外部数据、现有业务系统和文档资料等；
- 数据集成：完成数据的抽取、清洗、转换和加载任务，数据源中的数据采用ETL（Extract-Transform-Load）工具以固定的周期加载到数据仓库中。
- 数据存储和管理：此层次主要涉及对数据的存储和管理，含数据仓库、数据集市、数据仓库检测、运行与维护工具和元数据管理等。
- 数据服务：为前端和应用提供数据服务，可直接从数据仓库中获取数据供前端应用使用，也可通过OLAP（OnLine Analytical Processing，联机分析处理）服务器为前端应用提供负责的数据服务。
- 数据应用：此层次直接面向用户，含数据查询工具、自由报表工具、数据分析工具、数据挖掘工具和各类应用系统。
1-2 传统数据仓库的问题
- 无法满足快速增长的海量数据存储需求，传统数据仓库基于关系型数据库，横向扩展性较差，纵向扩展有限。
- 无法处理不同类型的数据，传统数据仓库只能存储结构化数据，企业业务发展，数据源的格式越来越丰富。
- 传统数据仓库建立在关系型数据仓库之上，计算和处理能力不足，当数据量达到TB级后基本无法获得好的性能。
1-3 Hive
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库，由Facebook开发，在某种程度上可以看成是用户编程接口，本身并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。有类SQL语言HiveQL，不完全支持SQL标准，如，不支持更新操作、索引和事务，其子查询和连接操作也存在很多限制。
Hive把HQL语句转换成MR任务后，采用批处理的方式对海量数据进行处理。数据仓库存储的是静态数据，很适合采用MR进行批处理。Hive还提供了一系列对数据进行提取、转换、加载的工具，可以存储、查询和分析存储在HDFS上的数据。
1-4 Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系
- Hive依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据；
- Pig可作为Hive的替代工具，是一种数据流语言和运行环境，适合用于在Hadoop平台上查询半结构化数据集，用于与ETL过程的一部分，即将外部数据装载到Hadoop集群中，转换为用户需要的数据格式；
- HBase是一个面向列的、分布式可伸缩的数据库，可提供数据的实时访问功能，而Hive只能处理静态数据，主要是BI报表数据，Hive的初衷是为减少复杂MR应用程序的编写工作，HBase则是为了实现对数据的实时访问。
图 Hadoop生态系统中Hive与其他部分的关系
1-5 Hive与传统数据库的对比
| 对比项 | Hive | 传统数据库 |
|---|---|---|
| 数据插入 | 支持批量导入，不可单条导入 | 支持单挑和批量导入 |
| 数据更新 | 不支持 | 支持 |
| 索引 | 有限索引功能，不像RDBMS有键的概念， 可在某些列上建索引，加速一些查询操作。 创建的索引数据，会被保存在另外的表中 |
支持 |
| 分区 | 支持，Hive表示分区形式进行组织的，根据 “分区列”的值对表进行粗略划分，加快数 据的查询速度 |
支持，提供分区功能来改善大型表以及具有各 种访问模式的表的可伸缩性、可管理性，以及 提高数据库效率 |
| 执行延迟 | 高，构建在HDFS和MR之上，比传统数据库 延迟要高 |
低，传统SQL语句的延迟一般少于1秒，而HQL 语句延迟可达分钟级。 |
| 扩展性 | 好，基于Hadoop集群，有很好的横向扩展性 | 有限，RDBMS非分布式，横向扩展（分布式添 加节点）难实现，纵向扩展（扩展内存，CPU 等）也很有限 |
1-6 Hive的部署和应用
1-6-1 Hive在企业大数据分析平台中的应用
当前企业中部署的大数据分析平台，除Hadoop的基本组件HDFS和MR外，还结合使用Hive、Pig、HBase、Mahout，从而满足不同业务场景需求。
图 企业中一种常见的大数据分析平台部署框架
上图是企业中一种常见的大数据分析平台部署框架 ，在这种部署架构中：
- Hive和Pig用于报表中心，Hive用于分析报表，Pig用于报表中数据的转换工作。
- HBase用于在线业务，HDFS不支持随机读写操作，而HBase正是为此开发，可较好地支持实时访问数据。
- Mahout提供一些可扩展的机器学习领域的经典算法实现，用于创建商务智能（BI）应用程序。
二、Hive系统架构
下图显示Hive的主要组成模块、Hive如何与Hadoop交互工作、以及从外部访问Hive的几种典型方式。
图 Hive 系统架构
Hive主要由以下三个模块组成：
- 用户接口模块，含CLI、HWI、JDBC、Thrift Server等，用来实现对Hive的访问。CLI是Hive自带的命令行界面；HWI是Hive的一个简单网页界面；JDBC、ODBC以及Thrift Server可向用户提供进行编程的接口，其中Thrift Server是基于Thrift软件框架开发的，提供Hive的RPC通信接口。
- 驱动模块（Driver），含编译器、优化器、执行器等，负责把HiveQL语句转换成一系列MR作业，所有命令和查询都会进入驱动模块，通过该模块的解析变异，对计算过程进行优化，然后按照指定的步骤执行。
- 元数据存储模块（Metastore），是一个独立的关系型数据库，通常与MySQL数据库连接后创建的一个MySQL实例，也可以是Hive自带的Derby数据库实例。此模块主要保存表模式和其他系统元数据，如表的名称、表的列及其属性、表的分区及其属性、表的属性、表中数据所在位置信息等。
喜欢图形界面的用户，可采用几种典型的外部访问工具：Karmasphere、Hue、Qubole等。
三、Hive工作原理
3-1 SQL语句转换成MapReduce作业的基本原理
3-1-1 用MapReduce实现连接操作
假设连接（join）的两个表分别是用户表User(uid,name)和订单表Order(uid,orderid)，具体的SQL命令：
SELECT name, orderid FROM User u JOIN Order o ON u.uid=o.uid;- 1
图 用MapReduce实现连接操作的基本原理
上图描述了连接操作转换为MapReduce操作任务的具体执行过程。
- 首先，在Map阶段，
- User表以uid为key，以name和表的标记位（这里User的标记位记为1）为value，进行Map操作，把表中记录转换生成一系列KV对的形式。比如，User表中记录(1,Lily)转换为键值对(1,<1,Lily>)，其中第一个“1”是uid的值，第二个“1”是表User的标记位，用来标示这个键值对来自User表；
- 同样，Order表以uid为key，以orderid和表的标记位（这里表Order的标记位记为2）为值进行Map操作，把表中的记录转换生成一系列KV对的形式；
- 接着，在Shuffle阶段，把User表和Order表生成的KV对按键值进行Hash，然后传送给对应的Reduce机器执行。比如KV对(1,<1,Lily>)、(1,<2,101>)、(1,<2,102>)传送到同一台Reduce机器上。当Reduce机器接收到这些KV对时，还需按表的标记位对这些键值对进行排序，以优化连接操作；
- 最后，在Reduce阶段，对同一台Reduce机器上的键值对，根据“值”（value）中的表标记位，对来自表User和Order的数据进行笛卡尔积连接操作，以生成最终的结果。比如键值对(1,<1,Lily>)与键值对(1,<2,101>)、(1,<2,102>)的连接结果是(Lily,101)、(Lily,102)。
3-1-2 用MR实现分组操作
假设分数表Score(rank, level)，具有rank（排名）和level（级别）两个属性，需要进行一个分组（Group By）操作，功能是把表Score的不同片段按照rank和level的组合值进行合并，并计算不同的组合值有几条记录。SQL语句命令如下：
SELECT rank,level,count(*) as value FROM score GROUP BY rank,level;- 1
图 用MapReduce实现分组操作的实现原理
上图描述分组操作转化为MapReduce任务的具体执行过程。
- 首先，在Map阶段，对表Score进行Map操作，生成一系列KV对，其键为<rank, level>，值为“拥有该<rank, level>组合值的记录的条数”。比如，Score表的第一片段中有两条记录(A,1)，所以进行Map操作后，转化为键值对(<A,1>,2);
- 接着在Shuffle阶段，对Score表生成的键值对，按照“键”的值进行Hash，然后根据Hash结果传送给对应的Reduce机器去执行。比如，键值对(<A,1>,2)、(<A,1>,1)传送到同一台Reduce机器上，键值对(<B,2>,1)传送另一Reduce机器上。然后，Reduce机器对接收到的这些键值对，按“键”的值进行排序；
- 在Reduce阶段，把具有相同键的所有键值对的“值”进行累加，生成分组的最终结果。比如，在同一台Reduce机器上的键值对(<A,1>,2)和(<A,1>,1)Reduce操作后的输出结果为(A,1,3)。
3-2 Hive中SQL查询转换成MR作业的过程
当Hive接收到一条HQL语句后，需要与Hadoop交互工作来完成该操作。HQL首先进入驱动模块，由驱动模块中的编译器解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行。执行器通常启动一个或多个MR任务，有时也不启动（如SELECT * FROM tb1，全表扫描，不存在投影和选择操作）
图 Hive中SQL查询的MapReduce作业转化过程
上图是Hive把HQL语句转化成MR任务进行执行的详细过程。
- 由驱动模块中的编译器–Antlr语言识别工具，对用户输入的SQL语句进行词法和语法解析，将HQL语句转换成抽象语法树（AST Tree）的形式；
- 遍历抽象语法树，转化成QueryBlock查询单元。因为AST结构复杂，不方便直接翻译成MR算法程序。其中QueryBlock是一条最基本的SQL语法组成单元，包括输入源、计算过程、和输入三个部分；
- 遍历QueryBlock，生成OperatorTree（操作树），OperatorTree由很多逻辑操作符组成，如TableScanOperator、SelectOperator、FilterOperator、JoinOperator、GroupByOperator和ReduceSinkOperator等。这些逻辑操作符可在Map、Reduce阶段完成某一特定操作；
- Hive驱动模块中的逻辑优化器对OperatorTree进行优化，变换OperatorTree的形式，合并多余的操作符，减少MR任务数、以及Shuffle阶段的数据量；
- 遍历优化后的OperatorTree，根据OperatorTree中的逻辑操作符生成需要执行的MR任务；
- 启动Hive驱动模块中的物理优化器，对生成的MR任务进行优化，生成最终的MR任务执行计划；
- 最后，有Hive驱动模块中的执行器，对最终的MR任务执行输出。
Hive驱动模块中的执行器执行最终的MR任务时，Hive本身不会生成MR算法程序。它通过一个表示“Job执行计划”的XML文件，来驱动内置的、原生的Mapper和Reducer模块。Hive通过和ResourceManager通信来初始化MR任务，而不需直接部署在ResourceManager所在管理节点上执行。通常在大型集群中，会有专门的网关机来部署Hive工具，这些网关机的作用主要是远程操作和管理节点上的ResourceManager通信来执行任务。Hive要处理的数据文件常存储在HDFS上，HDFS由名称节点（NameNode）来管理。
ResourceManager/NodeManager
NameNode/DataNode
四、Hive HA基本原理
在实际应用中，Hive也暴露出不稳定的问题，在极少数情况下，会出现端口不响应或进程丢失问题。Hive HA（High Availablity）可以解决这类问题。
图 Hive HA基本原理
在Hive HA中，在Hadoop集群上构建的数据仓库是由多个Hive实例进行管理的，这些Hive实例被纳入到一个资源池中，由HAProxy提供统一的对外接口。客户端的查询请求，首先访问HAProxy，由HAProxy对访问请求进行转发。HAProxy收到请求后，会轮询资源池中可用的Hive实例，执行逻辑可用性测试。
- 如果某个Hive实例逻辑可用，就会把客户端的访问请求转发到Hive实例上；
- 如果某个实例不可用，就把它放入黑名单，并继续从资源池中取出下一个Hive实例进行逻辑可用性测试。
- 对于黑名单中的Hive，Hive HA会每隔一段时间进行统一处理，首先尝试重启该Hive实例，如果重启成功，就再次把它放入资源池中。
由于HAProxy提供统一的对外访问接口，因此，对于程序开发人员来说，可把它看成一台超强“Hive”。
五、Impala
5-1 Impala简介
Impala由Cloudera公司开发，提供SQL语义，可查询存储在Hadoop和HBase上的PB级海量数据。Hive也提供SQL语义，但底层执行任务仍借助于MR，实时性不好，查询延迟较高。
Impala作为新一代开源大数据分析引擎，最初参照Dremel（由Google开发的交互式数据分析系统），支持实时计算，提供与Hive类似的功能，在性能上高出Hive3~30倍。Impala可能会超过Hive的使用率能成为Hadoop上最流行的实时计算平台。Impala采用与商用并行关系数据库类似的分布式查询引擎，可直接从HDFS、HBase中用SQL语句查询数据，不需把SQL语句转换成MR任务，降低延迟，可很好地满足实时查询需求。
Impala不能替换Hive，可提供一个统一的平台用于实时查询。Impala的运行依赖于Hive的元数据（Metastore）。Impala和Hive采用相同的SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口，可统一部署Hive和Impala等分析工具，同时支持批处理和实时查询。
5-2 Impala系统架构
图 Impala系统架构
上图是Impala系统结构图，虚线模块数据Impala组件。Impala和Hive、HDFS、HBase统一部署在Hadoop平台上。Impala由Impalad、State Store和CLI三部分组成。
- Implalad：是Impala的一个进程，负责协调客户端提供的查询执行，给其他Impalad分配任务，以及收集其他Impalad的执行结果进行汇总。Impalad也会执行其他Impalad给其分配的任务，主要是对本地HDFS和HBase里的部分数据进行操作。Impalad进程主要含Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三个模块，与HDFS的数据节点（HDFS DataNode）运行在同一节点上，且完全分布运行在MPP（大规模并行处理系统）架构上。
- State Store：收集分布在集群上各个Impalad进程的资源信息，用于查询的调度，它会创建一个statestored进程，来跟踪集群中的Impalad的健康状态及位置信息。statestored进程通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅以及与多个Impalad保持心跳连接，此外，各Impalad都会缓存一份State Store中的信息。当State Store离线后，Impalad一旦发现State Store处于离线状态时，就会进入恢复模式，并进行返回注册。当State Store重新加入集群后，自动恢复正常，更新缓存数据。
- CLI：CLI给用户提供了执行查询的命令行工具。Impala还提供了Hue、JDBC及ODBC使用接口。
5-3 Impala查询执行过程
图 Impala 查询执行过程
- 注册和订阅。当用户提交查询前，Impala先创建一个Impalad进程来负责协调客户端提交的查询，该进程会向State Store提交注册订阅信息，State Store会创建一个statestored进程，statestored进程通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅信息。
- 提交查询。通过CLI提交一个查询到Impalad进程，Impalad的Query Planner对SQL语句解析，生成解析树；Planner将解析树变成若干PlanFragment，发送到Query Coordinator。其中PlanFragment由PlanNode组成，能被分发到单独的节点上执行，每个PlanNode表示一个关系操作和对其执行优化需要的信息。
- 获取元数据与数据地址。Query Coordinator从MySQL元数据库中获取元数据（即查询需要用到哪些数据），从HDFS的名称节点中获取数据地址（即数据被保存到哪个数据节点上），从而得到存储这个查询相关数据的所有数据节点。
- 分发查询任务。Query Coordinator初始化相应的Impalad上的任务，即把查询任务分配给所有存储这个查询相关数据的数据节点。
- 汇聚结果。Query Executor通过流式交换中间输出，并由Query Coordinator汇聚来自各个Impalad的结果。
- 返回结果。Query Coordinator把汇总后的结果返回给CLI客户端。
5-4 Impala与Hive
图 Impala与Hive的对比
不同点：
- Hive适合长时间批处理查询分析；而Impala适合进行交互式SQL查询。
- Hive依赖于MR计算框架，执行计划组合成管道型MR任务模型进行执行；而Impala则把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询。
- Hive在执行过程中，若内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证查询能够顺利执行完成；而Impala在遇到内存放不下数据时，不会利用外存，所以Impala处理查询时会受到一定的限制。
相同点：
- 使用相同的存储数据池，都支持把数据存储在HDFS和HBase中，其中HDFS支持存储TEXT、RCFILE、PARQUET、AVRO、ETC等格式的数据，HBase存储表中记录。
- 使用相同的元数据。
- 对SQL的解析处理比较类似，都是通过词法分析生成执行计划。