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Hive数据仓库归纳

Hive是基于Hadoop的数据仓库，支持HQL查询，采用分布式存储，适用于海量数据离线分析与批

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,专为大规模数据存储、管理和分析设计，它通过类SQL语言（HiveQL）实现对分布式数据的查询，底层依赖HDFS存储数据，并借助MapReduce或Tez等计算框架执行任务，Hive的核心目标是解决海量结构化数据处理的效率问题，同时降低开发复杂度。

Hive采用分层架构,主要包括以下模块：

组件	功能描述
Client	用户交互接口，支持Beeline、JDBC等，用于提交查询和管理任务。
Driver	编译HiveQL为执行计划（如MapReduce/Tez任务），并协调资源调度。
Metastore	元数据管理服务，存储表结构、分区信息、权限等，默认基于关系型数据库（如MySQL）。
Execution Engine	任务执行引擎，支持MapReduce、Tez、Spark等多种计算框架。
HDFS	底层存储系统，以文件形式存储Hive表数据，支持分布式扩展。

工作流程：

Metastore
- 存储数据库、表、分区、列的元数据。
- 支持多客户端并发访问,需独立部署（如内嵌Derby或外部MySQL）。
Tables
- 分为内部表（数据删除时表自动移除）和外部表（数据删除仅移除指针）。
- 支持分区表（按字段分目录存储，如dt=2023-10-01）和桶表（Hash分布数据，提升查询效率）。
文件格式
- 默认使用Text/CSV，推荐使用列式存储格式（如ORC、Parquet）以节省存储空间并加速查询。
- 支持压缩（Snappy、LZO）、索引（BloomFilter）和统计信息收集。
Partitioning & Bucketing
- 分区：按业务维度（如日期）划分目录，减少全表扫描。
- 分桶：对某一列Hash取模，数据均匀分布至多个桶，提升聚合查询效率。

特性	说明
SQL兼容性	支持大部分标准SQL语法，但部分高级功能（如事务）需结合ACID属性配置。
存储与计算分离	数据存于HDFS，计算任务由YARN调度，解耦存储与计算资源。
扩展性	横向扩展能力依赖HDFS和执行引擎，可处理PB级数据。
Schema On Read	数据写入时无严格模式限制，查询时按需解析字段（适合半结构化数据处理）。

优势：

局限性：

优化方向	具体措施
分区设计	根据查询条件（如`where dt='2023-10-01'`）合理分区，避免过多小分区。
文件格式	优先使用ORC/Parquet，启用压缩（如Snappy）和列式存储。
索引加速	对高频查询字段创建BloomFilter索引，减少IO扫描。
资源调优	调整`mapreduce.job.reduces`、`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`等参数。
数据倾斜处理	启用`mapjoin`小表广播，或通过`skew join`优化键分布。