hive在hadoop生态系统的位置
在讲解hive的架构前，我们先看一下hadoop的生态系统图，看一下hive到底在hadoop生态系统中占据着什么位置。
这张图上所有的框架我们在后续都会给大家介绍。 通过上图，我们可以看到hive的下面是yarn、MapReduce、HDFS，这和我们对hive的定义是一样的。在hive的右侧是Hbase，这就说明hive可以和HBase进行集成。可以看到hive在整个hadoop生态系统中还是占据着比较重要的位置的。
hive架构
我们先看这张图的蓝色部分，我们可以看到这就是MapReduce和HDFS，这一部分我们就比较熟悉了。 在回想下hive的本质，就是讲HQL语句转换成MapReduce程序进行在yarn上执行。那么现在底层的MapReduce和HDFS我们清楚了。那用户是如何提交HQL语句到hive的呢？ 这就是上图中的右上部分，用户可以通过cli（命令行）或者java调用jdbc的方式通过Hive的驱动将HQL提交给Hive。 hive在接收到HQL语句时要进行以下四部的处理：
我们看到上图的左侧还有个MetaStore，这个是什么呢？这个就是hive的元数据。我们来解释下什么是元数据。我们知道hive是讲一定的日志数据转换成数据表的形式，那是不是需要记录表的名字与存储在HDFS文件系统上文件的对应关系，是不是需要知道每一个列数据的名称。这些就组成了hive的元数据。hive通过查找元数据才能清楚的知道要去查找那个文件等等。 元数据默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metestore。
