Apache Hive中的数据模型与存储处理

每日灵感集 2019-03-25 ⋅ 10 阅读

Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,提供了一个用于查询和分析大数据集的SQL样式的接口。它使用了类似于传统关系型数据库的数据模型和查询语言,但是底层实现了将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统(HDFS)上。

数据模型

在Apache Hive中,数据是以表的形式存储的,表由行和列组成,类似于传统关系型数据库中的表结构。与关系型数据库不同的是,Hive的表可以具有复杂的嵌套结构,例如包含数组、映射和结构等复杂的数据类型。

Hive中的数据模型基于Hadoop的序列化和反序列化(SerDe)机制,它允许将数据以不同的格式(如JSON、CSV或Avro)存储在HDFS上,并提供了适当的SerDe来读取和写入这些数据。

数据存储处理

Apache Hive使用自己的存储处理引擎,称为Apache Hive Storage Handlers,用于与底层存储系统交互。默认的存储处理引擎是Hive文件存储处理器(HDFS),它允许将数据以文本格式存储在HDFS上。

除了Hive文件存储处理器,Hive还支持其他存储处理引擎,如Apache HBase(用于存储非结构化和半结构化数据)、Apache Cassandra(用于存储时间序列数据)和Amazon S3(用于存储云存储数据)等。

Hive文件存储处理器使用了一种称为“表格式”的存储格式来存储数据。表格式将数据分割成块,并以文件的形式存储在HDFS上。每个表都有一个或多个目录,每个目录都包含一个或多个文件,文件中存储了表的数据。

Hive还提供了一种称为“分区”的机制,用于进一步组织和管理表的数据。通过这种机制,用户可以将表的数据划分为多个逻辑部分,并根据某些列的值进行分区。这样可以提高查询效率,减少不必要的数据扫描。

总结

Apache Hive是一个强大的数据仓库基础设施,它使用了类似于传统关系型数据库的数据模型和查询语言,并能够查询和分析大数据集。它通过数据模型和存储处理机制,将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上,并提供了灵活的存储处理引擎和分区机制,以满足不同类型的数据存储和查询需求。


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