<mark>Hive 底層存儲是基于 HDFS 進行存儲，Hive 的計算底層是轉換成 MapReduce 程序進行計算</mark>。 :-:  hive 架構圖參考 <br/> 如圖中所示，Hive 通過給用戶提供的一系列交互接口，接收到用戶的指令(SQL)，使用自己的 Driver，結合元數據 (MetaStore)，將這些指令翻譯成MapReduce，提交到 Hadoop 中執行，最后，將執行返回的結果輸出到用戶交互接口。 <br/> **1. 用戶接口：Client** CLI（Hive Shell）、JDBC/ODBC(Java 訪問 Hive)、WEBUI（瀏覽器訪問 Hive）。 <br/> （1）CLI：命令行接口，是最常用的一種用戶接口，CLI 啟動時會同時啟動一個 Hive 副本。CLI 是和 Hive 交互的最簡單也是最常用方式，只需要在一個具備完整 Hive環境下的 Shell 終端中鍵入 hive 即可啟動服務。<ins>用戶可以在 CLI 上輸入 HQL 來執行創建表、更改屬性以及查詢等操作。不過 Hive CLI 不適應于高并發的生產環境，僅僅是 Hive 管理員的好工具（開發測試常用）</ins>。 <br/> （2）JDBC/ODBC： JDBC 是 java database connection 的規范，它定義了一系列 java 訪問各類 db 的訪問接口，因此 hive-jdbc 其實本質上是扮演一個協議轉換的角色，把 jdbc 的標準協議轉換為訪問 HiveServer 服務的協議。hive-jdbc 除了扮演網絡協議轉化的工作，并不承擔他的工作，比如 sql 的合法性校驗和解析，一律忽略 。 <br/> ODBC 是一組對數據庫訪問的標準 API，它的底層實現源碼是采用 C/C++編寫的。 JDBC/ODBC 都是通過 hiveclient 與 hiveserver 保持通訊的，借助 thrfit rpc 協議來實現交互。 <br/> （3）HWI：HWI 是 Hive 的 web 方為接口，提供了一種可以可以通過瀏覽器來訪問 Hive 的服務（開發測試常用）。 <br/> **2. 服務端組件** （1）Thrift Server Thrift 是 facebook 開發的一個軟件框架，它用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，hive 集成了 Thrift Server 服務，能讓不同的編程語言調用 hive 的接口。 <br/> （2）元數據（Metastore） 元數據服務組件，這個組件用于存儲 hive 的元數據，包括表名、表所屬的數據庫、表的擁有者、列/分區字段、表的類型、表的數據所在目錄等內容。 <br/> <ins>hive 的元數據存儲在關系數據庫里，支持 derby、mysql 兩種關系型數據庫。</ins>元數據對于 hive 十分重要，因此 hive 支持把 metastore 服務獨立出來，安裝到遠程的服務器集群里，從而解耦 hive 服務和 metastore 服務，保證 hive 運行的健壯性。 <br/> （3）Driver 組件 該組件包括 Interpreter、Complier、Optimizer 和 Executor，它的作用是將我們寫的 HiveQL（類 SQL）語句進行解析、編譯、優化，生成執行計劃，然后調用底層的 mapreduce 計算框架。 * 解析器（SQL Parser）：<mark>將 SQL 字符串轉換成抽象語法樹 AST</mark>，這一步一般都用第三方工具庫完成，比如 antlr；對 AST 進行語法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL 語義是否有誤。 * 編譯器（Physical Plan）：<mark>將 AST 編譯生成邏輯執行計劃</mark>。 * 優化器（Query Optimizer）：<mark>對邏輯執行計劃進行優化</mark>。 * 執行器（Execution）：<mark>把邏輯執行計劃轉換成可以運行的物理計劃</mark>。對于 Hive 來說，一般常用的為 MR/TEZ/Spark。 <br/> **3. Hadoop** Hive 底層是使用 HDFS 進行存儲，默認使用 MapReduce 進行計算。