Hive 和数据库比较1
由于 Hive 采用了类似 SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)， 因此很容易将 Hive 理解为数据库。
其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本节将从多个方面来阐述Hive 和数据库的差异。
数据库可以用在Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的，
清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive 的特性
Hive 和数据库比较2
1查询语言
由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
2数据存储位置
Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
3数据更新
由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要 经常进行 修改的， 因 此可以使 用 INSERT INTO … VALUES 添加数 据， 使用 UPDATE … SET 修改数据。
4索引
Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了Hive 不适合在线数据查询。
5执行
Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。
6执行延迟
Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟， 因此在利用MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
7可扩展性
由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009 年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
8数据规模
由于Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。
Hive 架构原理
1.用户接口：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java 访问 hive)、WEBUI（浏览器访问 hive）
2.元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
默认存储在自带的 derby 数据库中，推荐使用 MySQL 存储 Metastore
3.Hadoop
使用HDFS 进行存储，使用 MapReduce 进行计算。
4.驱动器：Driver
（1）解析器（SQL Parser）：将 SQL 字符串转换成抽象语法树 AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如 antlr；对 AST 进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL 语义是否有误。
（2）编译器（Physical Plan）：将AST 编译生成逻辑执行计划。
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于 Hive 来说，就是 MR/Spark。
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四则运算表达式
表达式: 1+3*(4-1)+2
抽象语法树为：
物理执行计划和逻辑执行计划的区别
逻辑执行计划是一个Operator图
物理执行计划是一个Task图
物理执行计划是把逻辑执行计划切分成子图
物理执行计划图的每个Task结点内是一个Operator结点的子图
举个例子
SELECT * FROM a JOIN b ON a.id=b.id;
