hive与hadoop之间如何通信

Hive 与 Hadoop 之间的通信是通过 Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（如MapReduce）实现的。具体来说，以下是 Hive 与 Hadoop 的通信过程：

1. 数据存储：Hive 使用 Hadoop 的 HDFS 来存储数据。当我们创建一个 Hive 表时，Hive 会将表的数据存储在 HDFS 上。HDFS 对数据进行分块存储，并在集群的多个节点上复制以实现容错性。

2. 数据读取：当执行 Hive 查询时，Hive 会将查询转化为 MapReduce 作业或其他适合的计算框架作业。这些作业会从 HDFS 上读取数据，并进行相应的计算和处理。

3. 数据写入：当我们往 Hive 表中插入数据时，Hive 会将数据写入到 HDFS 上的对应位置。这样，数据就可以被后续的查询作业使用。

总结来说，Hive 通过与 Hadoop 的 HDFS 进行数据交互来实现数据的存储和读取，同时利用 Hadoop 的分布式计算框架（如 MapReduce）来执行查询和计算任务。这种方式使得 Hive 可以处理大规模数据，并充分利用 Hadoop 的分布式计算和存储能力。