“Hive的体系结构-第1讲：初识hadoop”
在深入理解Hive的体系结构之前，我们首先需要对Hadoop有一个基础的认识。Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，专门用于处理和存储大规模数据。它的核心组成部分包括分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式计算框架MapReduce。Hadoop最初源于Doug Cutting的Lucene项目，后来为了应对大规模数据处理的挑战，发展成了Nutch项目，并最终演变成现在的Hadoop生态系统。
Hadoop并不是一个数据库，而是提供了一个支持大数据处理的平台。在这个平台上，可以有各种数据库系统，如HBase，它们专门用于处理实时数据查询。Hadoop生态系统包括了许多其他组件，如Hive、Pig、Sqoop等，它们各自承担不同的数据处理和集成任务。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用SQL-like语言（HQL）进行数据查询和分析。Hive的体系结构主要包括以下三个用户接口：
1. CLI（Command Line Interface，命令行接口）：这是最常用的接口，用户可以通过命令行与Hive交互，执行查询和管理操作。在启动CLI时，Hive会启动一个本地的Hive服务副本。
2. Client（客户端）：Hive客户端是用户与Hive Server通信的接口，它提供了一种远程访问Hive服务的方式，用户可以通过编写程序或者脚本与Hive交互。
3. WUI（Web User Interface，Web界面）：通过浏览器访问的界面，提供了一个图形化的操作方式，让用户能够方便地监控和管理Hive集群。
Hadoop的典型职位包括运维、Hadoop程序员、架构师以及数据仓库工程师等。学习Hadoop的目标不仅包括部署Hadoop、Hbase、Hive和Pig等组件，还要掌握数据集成，例如使用Sqoop与其他关系型数据库集成。此外，理解HDFS的工作原理和MapReduce计算模型，编写基本的MapReduce程序，以及熟悉Hadoop生态系统中的各种产品，都是成为Hadoop专家所必备的技能。
在Hadoop的源起部分，我们可以看到Doug Cutting是如何从Lucene项目出发，借鉴Google的GFS和MapReduce思想，最终创建了Nutch，然后Nutch被Yahoo收购并进一步发展成为Hadoop的。这个过程体现了开源社区在解决大规模数据问题上的创新精神和技术迭代。
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