本篇教程探讨了大数据技术 Hive体系结构，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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用户接口 
Hive 自带以下几种用户接口。  CLI  就是Shell命令行JDBC/ODBC 是 Hive 的Java接口，与使用传统数据库JDBC的方式类似，WebGUI HWI 简单的网页界面，通过浏览器访问，还有JDBC,ODBC 以及Thrift服务器，这个后续会单独说明
 
命令执行
所有的命令和查询都会进入到Driver，通过这个模块进行解析编译，对需求的计算进行优化。然后按照指定的步骤执行（通常是启动多个MapReduce任务（JOB）来执行）。当需要启动 MapReduce任务(job)时，HIVE 本身不会生成Java MapReduve算法程序。相反，Hive通过一个表示“JOB执行计划”的。XML文件驱动执行内置的、原生的Mapper和Reducer模块。换句话说，这些通用的模块函数类似于微型的语言翻译程序，二驱动计算的“语言”是以XML形式编码的。Hive 通过和JobTracker通信来初始化MapReduve任务(job)，而不必部署在JobTracker所在的管理节点上执行。要处理的数据文件是存储在HDFS中的，而HDFS是由NameNode进行管理的。
 
元数据
Metastore是一个独立的关系型数据库，通常使用MYSQL。Hive 会在其中保存表模式和其他系统元数据. 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
     

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