hive架构主要包含

Hive架构主要包括以下几个主要部分：

1. **元数据服务(Metastore)**：这是Hive的核心组件之一，负责存储关于数据库结构的信息，比如表的列名、数据类型、分区等。Metastore通常是独立部署的，可以支持多种数据源，如MySQL、PostgreSQL等。

2. **客户端(Hive Client)**：用户通过这个接口提交SQL查询请求，这些请求会被发送到Hive Server。

3. **Hive Server**：这是一个基于HTTP协议的服务，接收来自客户端的查询并转发给Hive Query Engine。Hive Server还提供权限管理功能。

4. **Hive Query Engine**：这实际上是Hadoop MapReduce的一个扩展，负责解析SQL语句并将其转化为MapReduce作业，在Hadoop集群上执行，最后返回结果给Hive Server。

5. **Hadoop HDFS**：作为Hadoop分布式文件系统，Hive利用它来存储大块的数据，包括元数据和实际的数据文件。

6. **Hadoop MapReduce**：虽然不再是Hive的必需组成部分，但Hive最初就是基于MapReduce的，直到后来引入了Tez和Spark-on-YARN等新的计算引擎，以提升执行速度。

7. **优化器(Optimizer)**：这部分负责生成最优的执行计划，考虑到数据分布、资源利用率等因素。

8. **编译器(Compiler)**：将用户的SQL查询编译成MapReduce任务或Tez工作流。

每个组件间有明确的职责划分，共同构成了Hive的大数据分析平台架构。