编辑“Apache Hive”

Apache Hive是一个基于[[Apache Hadoop]]的分布式、容错的数据仓库系统，可实现大规模分析和有助于使用 [[SQL]] 读取、写入和管理驻留在分布式存储中的PB级数据。Apache Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张[[数据库]]表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
== 概述 ==
Apache Hive是一个分布式、容错的数据仓库系统，专注于[[大数据]]分析。它的核心组件之一是Apache Hive Metastore（HMS），提供了一个中央元数据存储库，方便用户进行[[数据分析]]和基于数据的决策。作为许多数据湖架构的关键组成部分，Apache Hive通过数据驱动的方式支持企业级的决策制定。构建在Apache Hadoop之上，Apache Hive支持在各种存储系统如HDFS、S3、ADLS、GS等上存储数据。通过使用SQL语言，用户可以轻松地读取、写入和管理PB级别的数据。
== 功能特点 ==
1、Apache Hive-Server 2 (HS2): HS2支持多客户端并发和身份验证，旨在为开放[[API]]客户端（如JDBC和ODBC）提供更好的支持。

2、Apache Hive元存储[[服务器]]（HMS）: HMS是Apache Hive表和分区元数据的中央存储库，通过元存储服务API为客户端（包括Apache Hive、Impala和Spark）提供对这些信息的访问。它是构建数据湖的关键组成部分，并已成为利用各种开源软件的基础。

3、Apache Hive ACID: Apache Hive提供对ORC表的完整ACID支持，对其他格式提供仅插入支持。

4、Apache Hive数据压缩: 支持基于查询和MapReduce的数据压缩。

5、Apache Hive Iceberg: Apache Hive为Apache Iceberg Tables提供开箱即用的支持，后者是一种云原生的高性能开放表格式，通过Apache Hive StorageHandler实现。

6、安全性和可观测性: Apache Apache Hive支持Kerberos身份验证，并与Apache Ranger和Apache Atlas集成，以确保安全性和可观测性。

7、Apache Hive LLAP: Apache Apache Hive通过低延迟分析处理（LLAP）实现交互式和亚秒级SQL。它在Apache Hive 2.0中引入，通过使用持久性查询基础结构和优化的数据缓存使Apache Hive更快。

8、查询计划器和基于成本的优化器: Apache Hive使用Apache Calcite的基于成本的查询优化器（CBO）和查询执行框架来优化SQL查询。

9、Apache Hive复制: Apache Hive支持用于备份和恢复的引导和增量复制。
== 适用场景 ==
Apache Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它通过将SQL语句转换成MapReduce任务来执行，从而对存储在Hadoop中的大规模数据进行查询和分析。

1、数据分析：Apache Hive可以处理大规模的结构化数据集，如[[Web]]日志、交易记录和社交媒体数据等，帮助企业和组织快速分析大量数据以获取有价值的洞察。

2、数据仓库：Apache Hive可以将Hadoop集群中的数据转换为SQL形式，使用户能够通过SQL进行查询，适合进行数据仓库的统计分析。

3、日志分析：许多互联网公司使用Apache Hive进行日志分析，例如统计网站一段时间内的访问量（[[PV]]）、独立访客数（[[UV]]）以及进行多维度数据分析。
== 设计特征 ==
* 类SQL查询语言（HiveQL）：Hive提供了一个类SQL的查询语言，称为HiveQL，用户可以使用这种语言编写查询语句，这些语句最终会被转换成MapReduce作业在Hadoop集群上执行。

* 支持索引：Hive允许用户创建索引以优化查询性能。通过索引，可以加快表中数据的检索速度。

* 多种存储格式：Hive支持多种不同的文件存储格式，包括纯文本文件、序列化的文件、Avro、Parquet等，这使得它可以灵活地处理各种类型的数据。

* 元数据管理：Hive将表的元数据信息存储在一个关系数据库中，这有助于加快元数据的访问速度，并减少查询过程中的语义检查时间。

* 直接访问Hadoop文件系统：Hive可以直接利用存储在Hadoop文件系统中的数据，无需进行数据迁移或转换。

* 用户定义函数（UDF）：Hive内置了许多用户定义函数（UDF），用于处理字符串、日期时间等常见数据类型。此外，用户还可以扩展UDF来执行内置函数无法完成的操作。

* MapReduce执行模型：Hive查询操作遵循Hadoop的MapReduce执行模型，这意味着Hive查询会编译成一系列MapReduce作业，然后在Hadoop集群上执行。

* 批处理而非实时处理：由于Hive依赖于MapReduce执行模型，因此它更适合执行批量处理任务，而不是实时数据处理。
== 相关条目 ==
* [[大数据]]
* [[Apache Hadoop]]
* [[Apache Spark]]
* [[Apache Storm]]
* [[Tableau]]
* [[Apache Cassandra]]
* [[Qubole]]