Apache Hive的工作原理是什么

Hadoop处理完全依赖于MapReduce框架，这要求用户了解Java编程的高级样式，以便成功查询数据。Apache Hive背后的动机是简化查询，并将Hadoop非结构化数据开放给公司中更广泛的用户群。
Hive有三个主要功能：数据汇总，查询和分析。它支持名为HiveQL或HQL的语言表达的查询，HQL是一种声明性的类SQL语言，在其第一个版本中，它自动将SQL样式的查询转换为在Hadoop平台上执行的MapReduce。此外，HiveQL支持自定义MapReduce脚本，以便查询。
当通过Hive提交SQL查询时，它们最初由创建会话句柄的驱动程序组件接收，通过Java数据库连接/开放数据库连接接口将请求转发给编译器，随后转发作业以供执行。Hive支持数据序列化/反序列化，并通过包含名为Hive-Metastore的系统目录来提高模式设计的灵活性。

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