Hive 通过给用户提供的一系列交互接口，将用户提交的SQL 语句，通过其Driver 和元数据将其翻译成MapReduce 程序并将其提交到Hadoop 中执行，最后将执行的结果输出到交互接口。如图6-2 所示，Hive 的体系结构可以分为以下几部分：

图6-2　Hive 的体系结构

1.用户接口

用户接口主要有三个：CLI（Command Line Interface），Client 和HWI（Hive Web Interface）。

（1）CLI：命令行接口，也是最常使用的接口。CLI 启动的时候，会同时启动一个Hive 副本，启动方式$HIVE_HOME/bin/hive 或$HIVE_HOME/bin/hive --service cli。

（2）Client：Hive 的客户端，用户可以通过JDBC、ODBC 等连接至Hive Server。在启动Client 的时候，需要先启动Hive Server，启动方式为$HIVE_HOME/bin/hive--service hiveserver2。(www.daowen.com)

（3）HWI：Hive 提供的一种通过网页的方式访问Hive 所提供的服务，使用前要启动HWI 服务，启动方式为$HIVE_HOME/bin/hive --service hwi。

2. Metastore（元数据）

Hive 将元数据存储在关系型数据库中，如MySQL 和Derby 等。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

3. Driver（解析器）

主要包括解释器、编译器和优化器。完成HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成，生成的查询计划存储在HDFS 中，并在随后由MapReduce 调用执行。

4. Hive 的数据存储在HDFS 中，大部分的查询任务由MapReduce 完成，但是包含*的查询或者只对部分字段的查询不会生成MapRedcue 任务，如select * from students，select name, age from students。