hive on spark 的架构

Hive on Spark是将Apache Hive与Apache Spark集成在一起的架构，它提供了在Spark上执行Hive查询的能力。下面是Hive on Spark的架构说明：

1. Hive Metastore：Hive Metastore是Hive的元数据存储，它负责存储表、分区、列等元数据信息。在Hive on Spark中，Hive Metastore仍然扮演着元数据存储的角色。

2. Spark SQL：Spark SQL是Spark提供的用于处理结构化数据的模块，它支持使用SQL查询和DataFrame API进行数据处理。Hive on Spark通过Spark SQL来执行Hive查询。

3. Hive Driver：Hive Driver是Hive的核心组件之一，它负责解析HiveQL查询，并将查询转换为适合底层执行引擎的任务。

4. Spark Executor：Spark Executor是Spark集群中的工作节点，负责执行具体的任务。在Hive on Spark中，Spark Executor负责执行Hive查询的具体任务。

5. Hive Thrift Server：Hive Thrift Server是Hive提供的一个服务，用于通过Thrift接口接收和处理客户端的查询请求。在Hive on Spark中，Hive Thrift Server负责接收来自客户端的Hive查询请求，并将这些请求转发给Spark SQL进行处理。

6. Spark Cluster：Spark Cluster是用于运行Spark应用程序的集群，它由Master节点和多个Worker节点组成。Hive on Spark利用Spark Cluster来执行Hive查询的计算任务。

7. 数据存储：Hive on Spark可以使用各种存储系统作为底层数据存储，例如HDFS、S3等。Hive表的数据可以存储在这些存储系统中，Spark可以直接读取和处理这些数据。

通过将Hive与Spark集成，Hive on Spark能够利用Spark的内存计算能力和并行处理能力来加速Hive查询的执行。同时，它也能够享受到Hive的元数据管理和SQL兼容性的优势。这种架构使得Hive on Spark成为一个强大的分析引擎，能够处理大规模的结构化数据。