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大数据专题--Hive 与 impala
由FaceBook开发，贡献给APache。
Hive是基于Hadoop的一个 数据仓库 工具，依赖HDFS完李竖成数据存储，依赖于MapReduce处理数据。其本身并不存储数据。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，通过孙氏编写HiveQL语句，运行具体的MapReduce任务。
1）采用批处理方式处理海量数据。
2）提供了ETL工具。
Hive的体系结构可以分为以下几部分：
Hive 对外提供了三种则扰散服务模式，即 Hive 命令行模式（CLI），Hive 的 Web 模式（WUI），Hive 的远程服务（Client）。Hive 远程服务通过 JDBC 等访问来连接 Hive ，这是日常中最需要的方式。
元数据存储在Mysql或Derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
由Cloudera公司开发的新型查询系统。
Impala元数据存储在Hive中，不能独立运行，依赖Hive元数据。
Impala执行查询时，不需要转换成MapReduce任务，可以直接与HDFS或HBase进行交互查询，查询效率远远高于Hive。
Impala采用与Hive相同的SQL语法，ODBC驱动程序和用户接口。
Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成，执行查询的时候分布在多个节点上进行。
Impalad：负责协调客户端提交变得查询的执行，与HDFS的数据节点运行在同一节点上。
State Store：负责收集分布在集群中各个Impalad进城的资源信息用于查询调度。
CLI： 提供给用户查询使用的命令行工具（Impala Shell使用python实现），同时Impala还提供了Hue，JDBC， ODBC使用接口。
DBeaver中配置的使用JDBC来访问。
其具体执行过程如下：
1、试用场景：
Hive：跑批
Impala：实时交互
2、计算方式：
Hive：依赖于MapReduce框架
Impala：直接分发执行计划到各个Impalad执行查询
3、资源使用情况：
Hive执行过程中，若内存放不下所有数据则会使用外存。
Impala只用内存。
[img]hive中怎么删除表中的部分数据
Hive的数据管理：
（1）元数据存储
Hive 将元数据存储在 RDBMS 中，有三种模式可以连接到数据库：
Single User Mode：此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby，一般用于 Unit Test。
Multi User Mode：通过网络连接到一个数据库中，这是最常用的模式。
Remote Server Mode：用于非 Java 客户端访问元数据库，在服务器端启动一个 MetaStoreServer，客户端则利用 Thrift 协议通过 MetaStoreServer来访问元数据库。
（2）数据存储
首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由地组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，它就可以解析数据了。
其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含4种数据模型：Table、External Table、Partition、Bucket。
Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录来存储数据。例如，一个表 pvs，它在 HDFS 中袜早毕的路径为：/wh/pvs，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目睁禅录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。
Partition 对应于数据库中Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式与数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 数据都存储在对应的目录中。例如：pvs 表中包含 ds 和 city 两个 Partition，则对应于 ds = 20090801, city = US 的 HDFS 子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US；对应于 ds = 20090801, city = CA 的 HDFS 子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=CA。
Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了便于并行，每一个 Buckets对应一个文件。将 user 列分散至 32 个Bucket上，首先对 user 列的值计算 hash，比如，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00000；对应hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00020。
External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织结构上是相同的，而在实际数据的存储上则有较大的差异。
在Table 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成）中，实际数据会被移动到数据仓库目录中。之后对数据的访问将会直接在数据仓库的目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。
External Table 只有一个过程，因为加载数据和创建告芹表是同时完成的。实际数据是存储在 Location 后面指定的 HDFS 路径中的，它并不会移动到数据仓库目录中。
（3）数据交换
数据交换主要分为以下几个部分
用户接口：包括客户端、Web界面和数据库接口。
元数据存储：通常是存储在关系数据库中的，如MySQL、Derby等。
解释器、编译器、优化器、执行器。
Hadoop：用 HDFS进行存储，利用 MapReduce 进行计算。
用户接口主要有三个：客户端、数据库接口和Web界面，其中最常用的是客户端。Client 是 Hive 的客户端，当启动 Client 模式时，用户会想要连接Hive Server，这时需要指出 Hive Server 所在的节点，并且在该节点启动 Hive Server。Web界面是通过浏览器访问 Hive的。
Hive 将元数据存储在数据库中，如 MySQL、Derby中。Hive 中的元数据包括表的名字、表的列和分区及其属性、表的属性（是否为外部表等）、表数据所在的目录等。
解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化到查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapReduce调用执行。
Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询不会生成 MapRedcue 任务，比如 select * from tbl）。
以上从Hadoop的分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive入手介绍了Hadoop的数据管理，它们都通过自己的数据定义、体系结构实现了数据从宏观到微观的立体化管理，完成了Hadoop平台上大规模的数据存储和任务处理
Hive元数据库是用来做什么的，存储哪些信息
本质上只是用来存储hive中有歼改仔哪些数歼燃据库，哪些表，表的模式，目录氏汪，分区，索引以及命名空间。为数据库创建的目录一般在hive数据仓库目录下。
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