hive建立在什么之上的数据库
Hive是建立在Hadoop之上的数据库。
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Hadoop：Hive是基于Hadoop生态系统的一部分，Hadoop是一个用于处理大数据集的开源框架。Hadoop提供了分布式存储和计算能力，可以在集群中处理和存储大规模数据。Hive利用Hadoop的分布式文件系统（HDFS）来存储数据，并使用Hadoop的计算框架（MapReduce）来执行查询。
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MapReduce：Hive使用MapReduce来执行查询和计算。MapReduce是Hadoop中的一种计算模型，它将大规模数据集划分成小块，并在集群中的多个计算节点上并行处理这些数据。Hive将查询转换成一系列的MapReduce任务，这些任务在集群中运行，并将结果返回给Hive。
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元数据存储：Hive还依赖于元数据存储来管理表结构、列类型和其他元数据信息。元数据存储可以使用不同的后端数据库，如MySQL、PostgreSQL或Derby。Hive使用元数据存储来跟踪表和分区的元数据信息，并通过元数据存储来执行查询优化和查询计划生成。
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查询优化器和执行引擎：Hive还包含查询优化器和执行引擎，用于优化和执行Hive查询。查询优化器可以对查询进行优化，如重写查询计划、推断谓词等。执行引擎负责将查询转换成一系列的MapReduce任务，并将结果返回给用户。
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HiveQL：Hive使用一种类似于SQL的查询语言称为HiveQL（Hive Query Language）。HiveQL允许用户使用SQL样式的语法来查询和操作数据。Hive将HiveQL查询转换成对Hadoop集群上存储的数据的MapReduce任务。
Hive是建立在Hadoop之上的数据库，它利用Hadoop的分布式存储和计算能力来处理和存储大规模数据，并使用MapReduce来执行查询和计算。同时，Hive还依赖于元数据存储、查询优化器和执行引擎来管理表结构、优化查询和执行查询。
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据集，并提供高可靠性、高扩展性和高容错性。Hadoop主要由两个核心组件组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。
Hive利用Hadoop的存储和计算能力，提供了一个类似于传统关系型数据库的查询和分析接口。Hive的核心是一个SQL-like查询语言，称为HiveQL，它允许用户使用类似于SQL的语法来查询和分析存储在Hadoop集群上的大规模数据。
Hive将用户提交的查询转换为一系列的MapReduce作业，并将结果返回给用户。Hive的查询优化器会尽力将查询转换为更高效的计算任务，并利用Hadoop的并行计算能力来加速查询的执行。
除了HiveQL，Hive还提供了丰富的内置函数和扩展机制，使用户能够更灵活地进行数据处理和分析。用户可以使用自定义函数（UDF）和用户定义的聚合函数（UDAF）来扩展Hive的功能。
Hive还支持数据的分区和桶排序等特性，以提高查询的性能。分区将数据按照某个属性进行划分，使得查询只需要处理特定分区的数据，而不需要扫描整个数据集。桶排序则将数据划分为固定数量的桶，每个桶中的数据按照某个属性进行排序，从而加速查询。
Hive是建立在Hadoop之上的数据库，通过提供SQL-like查询语言和利用Hadoop的分布式存储和计算能力，使得用户能够方便地进行大规模数据的查询和分析。
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于分析和查询大规模的结构化和半结构化数据。Hive的设计目标是为了方便非专业的用户使用，并支持复杂的数据分析操作。
Hive的底层数据库是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。HDFS是Hadoop的核心组件之一，它提供了高可靠性、高容量的存储解决方案。HDFS将数据分布在多个节点上，以提高数据的可靠性和处理能力。Hive利用HDFS的分布式存储能力，可以处理大规模的数据，并支持高并发的查询操作。
除了HDFS之外，Hive还依赖于其他Hadoop生态系统的组件，如YARN（Yet Another Resource Negotiator）和MapReduce。YARN是Hadoop的资源管理框架，它负责分配集群中的资源给不同的应用程序。Hive使用YARN来管理查询作业的资源分配和调度。MapReduce是Hadoop的计算框架，它可以并行处理大规模数据集。Hive使用MapReduce来执行查询操作，将查询转化为一系列的Map和Reduce任务。
Hive还依赖于Apache Thrift，这是一个跨语言的软件框架，用于构建可伸缩的服务。Hive使用Thrift来实现与其他编程语言的交互，使得用户可以使用不同的编程语言来编写和执行Hive查询。
总结起来，Hive建立在Hadoop分布式文件系统（HDFS）之上，并依赖于YARN、MapReduce和Thrift等Hadoop生态系统的组件。这些组件共同提供了Hive的数据存储、查询和执行功能，使得Hive成为一个强大的数据仓库解决方案。
