Hive起源于Facebook，Facebook公司有着大量的日志数据，而Hadoop是实现了MapReduce模式开源的分布式并行计算的框架，可轻松处理大规模数据。然而MapReduce程序对熟悉Java语言的工程师来说容易开发，但对于其他语言使用者则难度较大。因此Facebook开发团队想设计一种使用SQL语言对日志数据查询分析的工具，而Hive就诞生于此，只要懂SQL语言，就能够胜任大数据分析方面的工作，还节省了开发人员的学习成本。
什么是数据仓库
数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的，但信息本身相对稳定的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理，这里对数据仓库的定义，指出了数据仓库的三个特点。
数据仓库的结构
数据仓库的结构是由数据源、数据存储及管理、OLAP服务器和前端工具四个部分组成。
1.数据源
数据源是数据仓库的基础，即系统的数据来源，通常包含企业的各种内部信息和外部信息。
2.数据存储及管理
数据存储及管理是整个数据仓库的核心，决定了对外部数据的表现形式，针对系统现有的数据，进行抽取、清理并有效集成，再按照主题进行组织。
3.OLAP服务器
OLAP服务器对需要分析的数据按多维数据模型进行重组，以支持用户随时进行多角度、多层次的分析，并发现数据规律和趋势。
4.前端工具
前端工具主要包含各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。
数据仓库的数据模型
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，在数据仓库建设中，一般围绕星型模型和雪花模型来设计数据模型。星型模型是以一个事实表和一组维度表组合而成，并以事实表为中心，所有维度表直接与事实表相连。
雪花模型是当有一个或多个维表没有直接连到事实表上，而是通过其他维表连到事实表上，其图解像多个雪花连在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展，原有的各维表可被扩展为小的事实表，形成一些局部的 "层次 " 区域，被分解的表都连主维度表而不是事实表。
关于Hive
Hive是建立在Hadoop文件系统上的数据仓库，它提供了一系列工具，能够对存储在HDFS中的数据进行数据提取、转换和加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的工具。Hive定义简单的类SQL查询语言（即HQL），可以将结构化的数据文件映射为一张数据表，允许熟悉SQL的用户查询数据，允许熟悉MapReduce的开发者开发mapper和reducer来处理复杂的分析工作，与MapReduce相比较，Hive更具有优势。
Hive采用了SQL的查询语言HQL，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，MySQL与Hive对比如下所示。
关于Hive系统框架
Hive是底层封装了Hadoop的数据仓库处理工具，运行在Hadoop基础上，其系统架构组成主要包含4部分，分别是用户接口、跨语言服务、底层驱动引擎及元数据存储系统。
关于Hive的工作原理
Hive建立在Hadoop系统之上，因此Hive底层工作依赖于Hadoop服务，Hive底层工作原理如下所示。
关于Hive数据模型
Hive中所有的数据都存储在HDFS中，它包含数据库（Database）、表（Table）、分区表（Partition）和桶表（Bucket）四种数据类型。
数据库（Database）：相当于关系数据库中的命名空间，作用是将用户和对数据库的应用隔离到不同的数据库或者模式中。
表（Table）：内部表和外部表；数据仓库、HDFS
分区表（Partition）：分区列，加快查询速度
桶表（Bucket）：Hive数据模型的最小单元
