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本文主要介绍hadoop、hive的结构及使用，具体的操作步骤见最后的附件；
hadoop提供大数据的存储、资源调度、计算，分为三个模块：HDFS、YRAN、MapReduce
HDFS提供数据的分布式存储，分为三个节点NameNode,DataNode,SecondaryNameNode
1、当客户端发起读写数据请求时首先到 NameNode，NameNode审核权限、判断剩余空间，然后告知客户端读写的DataNode地址，客户端向指定的DataNode发送数据包，被写入数据的DataNode同时完成数据副本的复制工作，将其接收的数据分发给其它DataNode
2、hdfs以biock(块)为单位存储文件，每个块默认256M，可调整块的大小，每个块可创建多个(可设置)备份来保证存储文件的安全性
3、edits文件：是一个流水账文件，记录hdfs中的每一次操作，也记录了文件和block的对应关系，一个文件如果经过多次操作，在edits中存在多条记录、检索文件时效率比较低，所以就有了edits文件的合并
4、edits文件合并后的文件叫做fsimage，只保留文件的最终结果，合并文件的操作是SecondaryNameNode来完成
NameNode基于edits和FSImage的配合，完成整个文件系统文件的管理。
启动和停止：start-dfs.sh 、stop-dfs.sh
YARN是hadoop里面的资源调度组件，分为：ResourceManager，NodeManager，ProxyServer，JobHistoryServer
1、ResourceManager：整个集群的资源调度者， 负责协调调度各个程序所需的资源。
2、NodeManager：单个服务器的资源调度者，负责调度单个服务器上的资源提供给应用程序使用。
3、ProxyServer：应用程序代理，yarn在运行时对外提供了一个web ui站点，代理服务器的功能就是最大限度保障对WEB UI的访问是安全的
4、JobHistoryServer：历史服务器，应用程序历史信息记录服务，日志是在容器中产生的，分布在不同的服务器中难以查询，JobHistoryServer抓取所有的日志在web ui中展示
单个任务在单个服务器上需要的资源称之为容器(container)，NodeManager预先占有这些资源供任务使用；
启动和停止yarn：start-yarn.sh、stop-yarn.sh
mapReduce是hadoop的分布式计算组件，运行在yarn中的，不需要单独启动；
MapReduce提供了两个接口：
Map功能接口提供了“分散”的功能， 由服务器分布式对数据进行处理
Reduce功能接口提供了“汇总（聚合）”的功能，将分布式的处理结果汇总统计
MapReduce 代码比较老，难以学习使用，在MapReduce基础上推出了一些新的工具，底层都是MapReduce在执行
Hive主要包含两个模块
元数据管理：metastore服务，用于存储元数据，如通过load等命令将文本文件存储在mysql等数据库中
sql解析器：将SQL语句 翻译成 MapReduce 程序运行
hive是单机部署，但是可以使用 分布式的mapReduce进行计算
使用hive需要启动metastore和客户端服务(用于客户端连接)：
启动元数据管理服务
前台启动：bin/hive --service metastore
后台启动：nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &
启动客户端，二选一，启动后就可以通过DBeaver或DataGrid等工具连接hive进行操作了
Hive Shell方式（可以直接写SQL）： bin/hive
Hive ThriftServer方式（不可直接写SQL，需要外部客户端链接使用）： bin/hive --service hiveserver2
数据库中的列和文本文件中的列是一一对应的，所以要指定列和列之间的分隔符，hive默认是以”\001”作为分隔符，也可以手动指定
hive和mysql数据库的不同：
hive内部表和外部表：
内部表类似数据库中的表，表和数据是一体的，删除表后数据也删除了
外部表是表和数据是独立的，创建表时指定了目录，那这个目录中的文本文件就默认成为了表数据，删除表后只是表删除了，数据还在
hive中有集合列：array,map，struct 使用这些列时需要指定集合中不同元素之间的分隔符
具体操作步骤及hive的类sql操作见下面附件：
链接：https://pan.baidu.com/s/1i_CefoRjWnO5fZ54AOhxhQ?pwd=g33j
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