简述Hive底层与数据库交互原理？

八股文_Hive 0 74

参考回答

Hive底层与数据库的交互原理主要依赖于Hive的查询引擎将HiveQL（Hive Query Language）转化为执行计划，并通过底层的执行引擎（如MapReduce或Tez）与底层存储系统（如HDFS）进行交互，而非直接与传统的关系数据库交互。Hive并不像传统数据库那样与数据库直接交互，而是通过将数据存储在HDFS或其他分布式文件系统中进行查询。

HiveQL解析与执行计划生成：用户通过HiveQL发起查询请求，Hive的查询解析器会将HiveQL转化为抽象语法树（AST）并进行验证。接下来，生成逻辑执行计划，并根据需要进行优化。
生成物理执行计划：在逻辑计划生成之后，Hive会生成一个物理执行计划。这个计划会把查询分解成MapReduce、Tez或Spark等任务，通过这些任务来进行分布式执行。
数据存储与读取：Hive默认将数据存储在HDFS中。Hive的底层执行引擎（如MapReduce、Tez）通过HDFS读取数据。对于特定的数据库交互（如外部表连接数据库），Hive可以通过JDBC等连接方式与外部数据库进行交互，读取或写入数据。
外部表与数据库的交互：Hive支持通过外部表与外部数据库进行交互。通过JDBC连接，Hive可以查询外部数据库中的数据，甚至可以将结果存储回外部数据库中。
结果返回：执行完成后，Hive将查询结果返回给用户。这个过程不涉及传统关系数据库，而是通过分布式计算模型和文件系统来实现。

详细讲解与拓展

Hive并不直接与传统的关系型数据库交互，而是通过以下两种方式实现与存储系统的交互：

1. HDFS与Hive交互

Hive本质上是一个数据仓库系统，它的底层存储通常是HDFS（Hadoop分布式文件系统）或者其他分布式文件系统。数据被存储在这些分布式系统中，Hive通过其执行引擎（如MapReduce）来访问这些数据。Hive的每张表在HDFS上都对应一个目录，表的每一行通常是一个文件中的一条记录。所有的数据操作，包括查询、插入、删除等，都会被Hive引擎转化为MapReduce或Tez任务，并通过HDFS来读取和写入数据。

2. 外部表与JDBC交互

Hive提供了外部表的功能，允许用户通过JDBC（Java Database Connectivity）连接其他传统关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等），以便将数据库中的数据加载到Hive中，或者将Hive的查询结果写入外部数据库。

例如，通过以下的语句，可以创建一个指向MySQL数据库的外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE external_table(
  id INT,
  name STRING
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveJDBCStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES (
  "hive.sql.database.uri"="jdbc:mysql://localhost:3306/database",
  "hive.sql.database.username"="username",
  "hive.sql.database.password"="password"
);

这种方式通过JDBC将Hive和外部数据库连接起来，允许在Hive中执行SQL查询时，直接访问外部数据库的数据，而无需将数据完全加载到HDFS中。

3. 底层执行引擎与计算资源交互

Hive的查询在解析后会生成执行计划，执行计划再通过MapReduce、Tez、或Spark等执行引擎来调度任务。执行引擎会与计算资源（如Hadoop YARN）进行交互，分配任务到集群中的各个节点。Hive会把计算分配到多个节点并行执行，从而提高查询性能。

4. 元数据管理与数据库交互

Hive存储其元数据（如表结构、分区、字段类型等）在一个专门的元数据库（如MySQL、PostgreSQL等）中。这个元数据库并不包含实际的数据，而是存储与表相关的所有元数据信息。例如，当创建一张表时，Hive会在元数据库中记录表的结构信息，而不是直接在HDFS中创建结构。

当用户提交查询请求时，Hive会首先查询元数据库来获取表的元信息，并使用这些元信息来生成查询执行计划。

5. 优化与执行

Hive查询的执行不依赖传统数据库的优化器。相反，Hive有自己的优化模块来进行查询优化。Hive优化器会通过查询重写、谓词下推、列裁剪等技术来优化查询执行过程，以便在HDFS上快速处理数据。此外，Hive支持将复杂的查询转换为MapReduce、Tez或Spark任务，并分布式执行。

总结

Hive并不直接与传统关系数据库交互，而是通过底层的分布式文件系统（如HDFS）进行数据存储和读取。对于外部数据库，Hive可以通过外部表与JDBC连接实现数据的读写。Hive的底层执行引擎（如MapReduce）则负责将查询转换为任务，并通过计算资源进行并行执行。与传统数据库不同，Hive的查询优化依赖于自身的机制，而非关系数据库的查询优化器。