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wzjs 2025/8/25 10:11:58

网站建设推广人员,个人网页制作完整教程,国内主机wordpress,dw做旅游网站毕业设计模板下载Apache Hive 是一个基于 Apache Hadoop 构建的开源分布式数据仓库系统，支持使用 SQL 执行 PB 级大规模数据分析与查询。主要功能 Apache Hive 提供的主要功能如下。 HiveServer2 HiveServer2 服务用于支持接收客户端连接和查询请求。 HiveServer2 支持多客户端…

Apache Hive 是一个基于 Apache Hadoop 构建的开源分布式数据仓库系统，支持使用 SQL 执行 PB 级大规模数据分析与查询。

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主要功能

Apache Hive 提供的主要功能如下。

HiveServer2

HiveServer2 服务用于支持接收客户端连接和查询请求。

HiveServer2 支持多客户端并发和身份验证，基于 Thrift RPC 实现，允许客户端使用 JDBC、ODBC 等连接方式。以下是一个使用 Beeline 客户端工具连接 Apache Hive 的示例：

beeline -u "jdbc:hive2://host:10001/default"
Connected to: Apache Hivejdbc:hive2://host:10001/>select count(*) from test_t1;

HiveServer2 服务同时还包含了一个基于 Jetty 的网站服务，用于提供 Web 浏览器访问方式。

Hive Metastore

Hive Metastore（HMS）提供了一个管理元数据的集中式资料库，并且通过 API 服务提供客户端查询。

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Hive Metastore 已经成为了构建数据湖的核心基础模块，这些数据湖充分融合了包括 Apache Spark 和 Presto 在内的多样化开源生态系统。

ACID

对于 Apache ORC 格式的数据表，Apache Hive 提供了完整的 ACID 事务支持；对其他所有数据格式，仅支持追加（Insert-Only）操作。

数据压缩

Apache Hive 的数据压缩（Data Compaction）是针对支持 ACID 事务的表（通常是 ORC 格式表）的优化机制，用于提高查询性能并减少存储开销。例如：

jdbc:hive2://> alter table test_t1 compact "MAJOR";
Done!jdbc:hive2://> alter table test_t1 compact "MINOR";
Done!jdbc:hive2://> show compactions;

Iceberg集成

Apache Hive 提供了 Apache Iceberg 数据表的原生支持，用户可以直接通过 Hive 的 SQL 接口创建、管理和查询 Iceberg 表，而无需依赖外部工具或复杂配置。

低延迟分析处理

Apache Hive 通过低延迟分析处理（LLAP，Low Latency Analytical Processing）实现交互式与亚秒级 SQL 查询。
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Apache Hive LLAP 通过持久化服务与智能缓存填补了传统 Hive 在实时分析场景的短板，使其能够兼顾高吞吐批处理与低延迟交互查询。

查询优化

Apache Hive 利用 Apache Calcite 框架提供的基于成本优化（CBO）方式实现 SQL 查询的性能优化。

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以下是一个使用 EXPLAIN 命令获取执行计划的示例：

jdbc:hive2://> explain cbo select ss.ss_net_profit, sr.sr_net_loss from store_sales ss join store_returns sr on (ss.ss_item_sk=sr.sr_item_sk) limit 5 ;
+---------------------------------------------+Explain
+---------------------------------------------+CBO PLAN:HiveSortLimit(fetch=[5])HiveProject(ss_net_profit=[$1], sr_net_loss=[$3])HiveJoin(condition=[=($0, $2)], joinType=[inner])HiveProject(ss_item_sk=[$2], ss_net_profit=[$22])HiveFilter(condition=[IS NOT NULL($2)])HiveTableScan(table=[[tpcds_text_10, store_sales]], table:alias=[ss])HiveProject(sr_item_sk=[$2], sr_net_loss=[$19])HiveFilter(condition=[IS NOT NULL($2)])HiveTableScan(table=[[tpcds_text_10, store_returns]], table:alias=[sr])
+---------------------------------------------+

数据复制

Apache Hive 的引导式复制（Bootstrap Replication）和增量复制（Incremental Replication）实现了高效数据备份与恢复。

jdbc:hive2://> repl dump src with (
. . .> 'hive.repl.dump.version'= '2',
. . .> 'hive.repl.rootdir'= 'hdfs://<host>:<port>/user/replDir/d1'
. . .> );
Done!jdbc:hive2://> repl load src into tgt with (
. . .> 'hive.repl.rootdir'= 'hdfs://<host>:<port>/user/replDir/d1'
. . .> );
Done!

快速试用

接下来我们使用 Docker 快速体验 Apache Hive。

首先，获取最新的镜像：

docker pull apache/hive:4.0.1

然后设置版本变量：

export HIVE_VERSION=4.0.1

启动 HiveServer2 服务，使用嵌入式 Derby 数据库作为元数据存储：

docker run -d -p 10000:10000 -p 10002:10002 --env SERVICE_NAME=hiveserver2 --name hive4 apache/hive:${HIVE_VERSION}

注意，这种方式在服务关闭时会丢弃所有的数据；如果想要持久存储数据表，可以使用外部数据库和存储。

接下来利用 Beeline 客户端连接数据库：

docker exec -it hive4 beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10000/'

或者也可以通过浏览器进行访问：http://localhost:10002/

在 Beeline 客户端中执行以下 SQL 语句：

show tables;
create table hive_example(a string, b int) partitioned by(c int);
alter table hive_example add partition(c=1);
insert into hive_example partition(c=1) values('a', 1), ('a', 2),('b',3);
select count(distinct a) from hive_example;
select sum(b) from hive_example;