一、Hive的概念
（什么是元数据？
元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能
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基于Hadoop的数据仓库工具，将HDFS中的结构化数据映射为数据表，并实现将类SQL脚本转换为MapReduce作业，从而实现用户只需像传统关系型数据库提供SQL语句，并能实现对Hadoop数据的分析和处理，门槛低，非常适合传统的基于关系型数据库的数据分析向基于Hadoop的分析进行转变。因此，Hive是Hadoop生态圈非常重要的一个工具。
安装配置Apache Hive，最直接的方式，便是阅读 Apache Hive官网的说明文档（https://hive.apache.org），能了解到很多有用的信息。Apache Hive 要求JDK 1.7及以上，Hadoop 2.x（从Hive 2.0.0开始便不再支持Hadoop 1.x），Hive 可部署于Linux、Mac、Windows环境。
数据仓库是面向主题的（分类存储），数据仓库的数据是集成的，数据仓库的数据是不可更新的（但可以将原始数据清洗，不断增加，不会修改）。
Hive是基于hadoop的一个管理数据仓库的工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询。本质是将HQL（Hive SQL）化成MapReduce程序，HIve是建立在hadoop上的 ，管理数据的。
Hive类似于蜂巢一样，数据按类别进行统计，很少修改，主要写入后用于查询。
二、Hive优缺点
2.1优点
2.2缺点
三、Hive架构原理 （面试）
{CLI一般指命令行界面。命令行界面（英语：command-line interface，缩写：CLI）是在图形用户界面得到普及之前使用最为广泛的用户界面，它通常不支持鼠标，用户通过键盘输入指令，计算机接收到指令后，予以执行。}
如图中所示，Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
1）用户接口：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）
2）元数据：Metastore
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；
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
（1）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。
（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
（4）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。
四、区分Hive与数据库
Hive除了和数据库一样提供类SQL查询语言外，无其他相同点，且Hive只有查询功能，而数据库则可以增删改查。
