1.Hive简介
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。
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表，并提供类SQL查询功能
关键字：结构化日志，数仓工具，提供SQL查询功能
2.Hive本质
hive的本质：将HQL转化成MapReduce程序
（1）Hive处理的数据存储在HDFS
（2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce
（3）执行程序运行在Yarn上
3.Hive的优缺点和场景
3.1 优点
（1）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。
（2）避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
（3）Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。
（4）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。
3.2 缺点
1）Hive的HQL表达能力有限
（1）迭代式算法无法表达
（2）数据挖掘方面不擅长，由于MapReduce数据处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现。
2）Hive的效率比较低
（1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化
（2）Hive调优比较困难，粒度较粗
3.3 hive应用场景
（1）批量查询，一次写入，多次查询；
（2）Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。
4.Hive架构原理
1）用户接口：Client
CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）
2）元数据：Metastore
- hive本质就是将HDFS上的一个文件映射为hive中的一张表；
- 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、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；
- 元数据默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore
3）Hadoop
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。
4）驱动器：Driver
5）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
6）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
7）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
8）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark
5. Hive和 数据库比较
由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。
5.1 查询语言
由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。
5.2 数据更新
- Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。
- hdfs只支持追加，不支持随即修改
- 数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET修改数据。
5.3 执行延迟
- Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。
- 另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce 执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。
5.4 数据规模
由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小
