介绍
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取、转化、加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储再hadoop中的大规模数据的机制。hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HiveQL，它允许熟悉sql的用户查询数据，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
使用场景
Hive 构建在基于静态（离线）批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。因此，Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的HiveQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的离线批处理作业，例如，网络日志分析，统计分析。
Hive 体系架构
用户接口主要又三个：CLI、JDBC、WUI
- CLI 最长用的模式。实际上在 > hive 命令行下操作时，就是利用CLI用户接口。
- JDBC，通过java代码操作，需要启动 hiveserver，然后连接操作。
- webui 控制hive
Metastore
hive 将元素数据存储在数据库中，如mysql、derby。hive中的元数据包括表的名字，表的列喝分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
解释器（Complier）、优化器（optimizer）、执行器（executor）组件
这三个组件用于：HQL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，并在随后有MapReduce掉用执行。
hadoop
hive 的数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由MapReduce完成。
Hive工作机制
1.Execute Query：用户将HQL语句发送到driver来执行。
2.Get Plan：Driver根据查询编译器解析query语句,验证query语句的语法,查询计划或者查询条件。
3.Get Metadata：编译器将元数据请求发送给Metastore(数据库)。
4.Send Metadata：Metastore将元数据作为响应发送给编译器。
5.Send Plan：编译器检查要求和重新发送Driver的计划。到这里,查询的解析和编译完成。
6.Execute Plan：Driver将执行计划发送到执行引擎。
- 6.1）Execute Job：hadoop内部执行的是mapreduce工作过程,任务执行引擎发送一个任务到资源管理节点(resourcemanager)，资源管理器分配该任务到任务节点，由任务节点上开始执行mapreduce任务。
- 6.2）Metadata Ops：在执行引擎发送任务的同时,对hive的元数据进行相应操作。
7.Fetch Result：执行引擎接收数据节点(data node)的结果。
8.Send Results：执行引擎发送这些合成值到Driver。
9.Send Results：Driver将结果发送到hive接口。
安装
该版本对应 hadoop 3.x
wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
启动
[root@node113 bin]# pwd
/opt/software/hive-3.1.2/bin
[root@node113 bin]# ./hive
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)V
解决报错：
hadoop和hive的两个guava.jar版本不一致。
两个位置分别位于下面两个目录：
/usr/local/hive/lib/
/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/
删除低版本的那个，将高版本的复制到低版本目录下，注意名字还是要以前的名字。
初始化数据库，使用的是 hive 自带的 derby 数据库，可以改成mysql等
[root@node113 bin]# pwd
/opt/software/hive-3.1.2/bin
[root@node113 bin]# rm -rf metastore_db
[root@node113 bin]# ./schematool -initSchema -dbType derby
初始化成功，执行
./hive
启动成功执行如下
hive> show databases;
OK
default
Time taken: 0.637 seconds, Fetched: 1 row(s)clear
