接着上次的hive安装配置https://www.jianshu.com/p/2f284bd01344，这次记录别的。
那Hive到底能干啥？？
基于Hadoop的数据仓库，可以把结构化的数据文件映射为一张表，然后提供类SQL的查询功能、
本质是把HQL转化为MR程序，当然这个MR可以被Spark或者Flink代替。
Hive架构
这个Metadata配置存在mysql里面，其实客户端是先找了MetaData，然后再根据定位去HDFS里访问DataNode。
然后里面有好几个器，这个是Hive主要做的事，顺序：解析器->编译器->优化器->执行器
1.解析器看SQL语法，语法通过了去编译器。
2.编译器负责翻译，把HQL翻译成MR任务，然后交给优化器。
3.优化器对MR任务进行优化。
4.最后交给执行器执行任务。
Hive运行过程
写：
用户创建一个Table，通过映射关系在HDFS中创建数据文件，MetaData中记录对应文件的path，根据这个，记录到Hive的元数据中。
读：
用户写SQL，然后这边其实是先访问元数据，找到HDFS文件位置。整个过程如上面架构中写的。
元数据Metadata
Hive对应Mysql元数据的位置是一个默认叫做metastore的数据库。
这里面比较重要的表：DBS、TBLS、PARTITONS、PARTITONS_*
DBS记录的是库，TBLS记录的是表，另外那几个是分区信息。
测一下远程连接
在hive的bin目录下有一个beeline，他是在linux系统里启动一个hive的jdbc的连接客户端。
在启动它之前，我们要先启动一下hiveserver2
nohup hive --service hiveserver2 2>&1 &
启动beelin之后可以测一下远程连接，不过想要远程连接hadoop需要在hadoop的core-site.xml配置一下：
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
<value>*</value>
</property>
由于我linux用户是hadoop，所以name那里，proxyuser写的就是hadoop了，这么配好之后，就可以远程了，否则会报错。
启动beeline。然后执行：
> !connect jdbc:hive2://Master:10000
会让我们输入密码，这个时候输入就行了，我用户hadoop，密码没设置。
然后提示我们成功了！默认的事务隔离级别是重复读。可以看一下数据库：
> show databases;
基本数据类型
String类型相当于varchar，理论上它能存2G的字符数。
集合数据类型
啊，这个就是你想象中的，Array和Map就是你脑海里java里面的Array和Map，Struct就是C里面的Struct
类型转换
Hive不能反向转化。
隐式类型转化规则：
1.tinyint能转成int，int能转成bigint
2.整数类型，包括纯数字的string能隐式转成double
3.tinyint、smallint、int能转为float
4.boolean类型不能转化为任何类型
