前言
Hive是基于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数据库表，并提供类SQL查询功能。
其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，Hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce任务的工具，甚至更进一步可以说Hive就是一个MapReduce的客户端。
Hive的特点
- 可扩展
Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。 - 延展性
Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 - 容错
Hive有良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。
Hive架构
- 用户接口
包括CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。 - 元数据存储
通常是存储在关系数据库如mysql/derby中。Hive 将元数据存储在数据库中。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。 - 解释器、编译器、优化器、执行器
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，并在随后有MapReduce 调用执行。
Hive的数据存储
1、Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，ORC格式RCFILE等）
2、只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
3、Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。
- db：在hdfs中表现为
${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹 - table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹
- external table：与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径
- partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录（分区）
- bucket：在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件（分桶）
