Hive 技术原理详解

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Hive 是开源的基于Hadoop的数据仓库系统。它是一个分布式数据仓库基础设施，能够帮助用户轻松地进行结构化数据分析。其核心功能包括数据的提取、转换、加载（ETL）、数据查询、统计计算、图形展示等。其性能优越、可靠性高、扩展性强、成本低、易于管理、适合处理海量数据。Hive 使用简单的 SQL 查询语句即可完成复杂的 MapReduce 工作。另外，Hive 可以与 Hadoop 的 Pig、Impala 以及其他组件一起组装使用，充分利用其强大的计算能力和丰富的生态系统。 Hive 作为 Hadoop 中的一个子项目，它的源码并不复杂，但却非常重要。对于初学者来说，学习 Hive 的原理和用法可以帮助他们快速上手并掌握其中的精髓。

2.基本概念术语

2.1 HDFS(Hadoop Distributed File System)

HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 文件系统的一种实现，支持海量文件的存储。 HDFS 以目录树的形式组织文件，每个节点在磁盘上存储多个块，并且块可以复制到不同机器中以提高容错性。HDFS 支持高度容错，可以在本地机架甚至整个集群内部发生故障而不影响数据的可用性。HDFS 提供了三种类型的节点：NameNode、DataNode 和 SecondaryNamenode。其中 NameNode 负责维护文件系统的命名空间、元数据以及安全机制；DataNode 存储实际数据；SecondaryNamenode 是辅助的 NameNode，用于在主 NameNode 失败时提供服务。