关于Hive架构原理，尚硅谷

       最近学习hive 时候，在做一个实操案例，具体大概是这样子的：

       我在dataGip里建了一个表，然后在hadoop集群创建一个文本文件里面存储了数据库表的数据信息，然后把他上传到hdfs后，dataGrip那个表也同步了我上传到hdfs数据信息，这一下子让我有点懵了，为什么可以实现同步呢？

      首先hive的定义为，基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，Hive中每张表的数据存储在HDFS

   ·用户接口：Client , 其中包括CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC。

   ·元数据：Metastore，包括：数据库（默认是default）、表名、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等。

   ·hiveserver2是hive中的服务，其作用是提供jdbc/odbc接口，为用户提供远程访问Hive数据的功能，例如用户期望在个人电脑中访问远程服务中的Hive数据，就需要用到Hiveserver2。

      另外对于hiveserver2访问

              ·可以使用命令行客户端beeline进行远程访问

              ·或者使用Datagrip等图形化客户端(类似于navicat)进行远程访问

       这里关键在于理解真正的表数据信息在hdfs,而在dataGrip的表实际上是根据matestored 元数据以及hdfs数据信息映射到数据库得到的一张张表。

而且datagrip实际上根据hdfs路径找到对应的数据信息的

        因此回到我上面讲的实操案例，具体流程：

1. 我在首先创建一个表(注意：建表是有默认hdfs路径)，比如teacher，这个表的元数据信息(如表名、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等、hdfs对应路径信息存储在mesatore，即MySQL
2. 我从集群上传表的数据，然后此时hdfs上我所上传指定的位置路径（也是建表时的指定hdfs路径（我现在使用默认的））
3. 之后，dataGrip通过hdfs路径上获得了表的数据，并利用映射关系将数据与元数据结构化得到对应的表及数据，从而实现所谓的“同步”。