Hive架构设计

我们知道MapReduce和Spark它们提供了高度抽象的编程接口便于用户编写分布式程序，它们具有极好的扩展性和容错性，能够处理超大规模的数据集。这些计算引擎提供了面向高级语言（比如Java，Python等）的编程接口，然而，考虑到分布式程序编写的复杂性，直接使用这些编程接口实现应用系统（比如报表系统）无疑会提高使用门槛，降低开发效率。考虑到SQL仍然是一种非常主流的数据分析语言，开源社区在分布式计算框架基础山构建了支持SQL的引擎，其中典型的代表是MapReduce之上的Hive以及Spark之上的Spark SQL，这些数据分析引擎通常不支持标准得到SQL，而是对SQL进行了选择性支持，并进行了适当扩展，其中最主流的数据分析语言为HQL（Hive Query Language）。

简而言之，Hive是对非Java，python等编程者对hdfs数据做MapReduce操作。

一、概述

1、背景

大数据计算引擎为大规模数据处理提供了解决方案，它们提供了高级编程语言（比如Java，Python等）编程接口，可让程序员很容易表达计算逻辑。但在大数据领域，仅提供对编程语言的支持是不够的，这会降低一些数据分析场景（比如报表系统）下的开发效率，也提高了使用门槛。
为了让更多人使用这些大数据引擎分析数据，提高系统开发效率，大数据系统引入了对SQL的支持。SQL作为一种主流的数据分析语言，仍广受数据分析师欢迎，主要原因如下：