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這篇文章主要講解了“hive和mysql的關系”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“hive和mysql的關系”吧！
Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫平臺。通過hive，我們可以方便地進行ETL的工作。hive定義了一個類似于SQL的查詢語言：HQL，能 夠將用戶編寫的QL轉化為相應的Mapreduce程序基于Hadoop執行。
Hive是Facebook 2008年8月剛開源的一個數據倉庫框架，其系統目標與 Pig 有相似之處，但它有一些Pig目前還不支持的機制，比如：更豐富的類型系統、更類似SQL的查詢語言、Table/Partition元數據的持久化等。
Hive 可以看成是從SQL到Map-Reduce的 映射器
hive的組件和體系架構：
hive web接口啟動：./hive --service hwi
瀏覽器訪問：http://localhost:9999/hwi/
默認情況下，Hive元數據保存在內嵌的 Derby 數據庫中，只能允許一個會話連接，只適合簡單的測試。為了支持多用戶多會話，則需要一個獨立的元數據庫，我們使用 MySQL 作為元數據庫，Hive 內部對 MySQL 提供了很好的支持。
Hive安裝
內嵌模式：元數據保持在內嵌的Derby模式，只允許一個會話連接
本地獨立模式：在本地安裝Mysql，把元數據放到Mysql內
遠程模式：元數據放置在遠程的Mysql數據庫。
Hive的數據放在哪兒？
數據在HDFS的warehouse目錄下，一個表對應一個子目錄。
本地的/tmp目錄存放日志和執行計劃
hive的表分為兩種，內表和外表。
Hive 創建內部表時，會將數據移動到數據倉庫指向的路徑；若創建外部表，僅記錄數據所在的路徑，不對數據的位置做任何改變。
在刪除表的時候，內部表的元數據和數據會被一起刪除， 而外部表只刪除元數據，不刪除數據。這樣外部表相對來說更加安全些，數據組織也更加靈活，方便共享源數據。
使用Mysql作為Hive metaStore的存儲數據庫
其中主要涉及到的表如下：
| 表名 | 說明 | 關聯鍵 |
| TBLS | 所有hive表的基本信息(表名，創建時間，所屬者等) | TBL_ID,SD_ID |
| TABLE_PARAM | 表級屬性，（如是否外部表，表注釋，最后修改時間等） | TBL_ID |
| COLUMNS | Hive表字段信息(字段注釋，字段名，字段類型，字段序號) | SD_ID |
| SDS | 所有hive表、表分區所對應的hdfs數據目錄和數據格式 | SD_ID,SERDE_ID |
| SERDE_PARAM | 序列化反序列化信息，如行分隔符、列分隔符、NULL的表示字符等 | SERDE_ID |
| PARTITIONS | Hive表分區信息（所屬表，分區值） | PART_ID,SD_ID,TBL_ID |
| PARTITION_KEYS | Hive分區表分區鍵（即分區字段） | TBL_ID |
| PARTITION_KEY_VALS | Hive表分區名(鍵值) | PART_ID |
感謝各位的閱讀，以上就是“hive和mysql的關系”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對hive和mysql的關系這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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