Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
术语“大数据”是大型数据集，其中包括体积庞大，高速，以及各种由与日俱增的数据的集合。使用传统的数据管理系统，它是难以加工大型数据。因此，Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决大数据管理和处理难题的框架。
Hadoop
Hadoop是一个开源框架来存储和处理大型数据在分布式环境中。它包含两个模块，一个是MapReduce，另外一个是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
- MapReduce：它是一种并行编程模型在大型集群普通硬件可用于处理大型结构化，半结构化和非结构化数据。
- HDFS：Hadoop分布式文件系统是Hadoop的框架的一部分，用于存储和处理数据集。它提供了一个容错文件系统在普通硬件上运行。
Hadoop生态系统包含了用于协助Hadoop的不同的子项目（工具）模块，如Sqoop, Pig 和 Hive。
- Sqoop: 它是用来在HDFS和RDBMS之间来回导入和导出数据。
- Pig: 它是用于开发MapReduce操作的脚本程序语言的平台。
- Hive: 它是用来开发SQL类型脚本用于做MapReduce操作的平台。
注：有多种方法来执行MapReduce作业：
- 传统的方法是使用Java MapReduce程序结构化，半结构化和非结构化数据。
- 针对MapReduce的脚本的方式，使用Pig来处理结构化和半结构化数据。
- Hive查询语言（HiveQL或HQL）采用Hive为MapReduce的处理结构化数据。
Hive是什么？
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。
最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如，亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。
Hive 不是
- 一个关系数据库
- 一个设计用于联机事务处理（OLTP）
- 实时查询和行级更新的语言
Hiver特点
- 它存储架构在一个数据库中并处理数据到HDFS。
- 它是专为OLAP设计。
- 它提供SQL类型语言查询叫HiveQL或HQL。
- 它是熟知，快速，可扩展和可扩展的。
Hive架构
下面的组件图描绘了Hive的结构：
该组件图包含不同的单元。下表描述每个单元：
单元名称 | 操作 |
用户接口/界面 | Hive是一个数据仓库基础工具软件，可以创建用户和HDFS之间互动。用户界面，Hive支持是Hive的Web UI，Hive命令行，HiveHD洞察（在Windows服务器）。 |
元存储 | Hive选择各自的数据库服务器，用以储存表，数据库，列模式或元数据表，它们的数据类型和HDFS映射。 |
HiveQL处理引擎 | HiveQL类似于SQL的查询上Metastore模式信息。这是传统的方式进行MapReduce程序的替代品之一。相反，使用Java编写的MapReduce程序，可以编写为MapReduce工作，并处理它的查询。 |
执行引擎 | HiveQL处理引擎和MapReduce的结合部分是由Hive执行引擎。执行引擎处理查询并产生结果和MapReduce的结果一样。它采用MapReduce方法。 |
HDFS 或 HBASE | Hadoop的分布式文件系统或者HBASE数据存储技术是用于将数据存储到文件系统。 |
Hive工作原理
下图描述了Hive 和Hadoop之间的工作流程。
下表定义Hive和Hadoop框架的交互方式：
Step No. | 操作 |
1 | Execute Query Hive接口，如命令行或Web UI发送查询驱动程序（任何数据库驱动程序，如JDBC，ODBC等）来执行。 |
2 | Get Plan 在驱动程序帮助下查询编译器，分析查询检查语法和查询计划或查询的要求。 |
3 | Get Metadata 编译器发送元数据请求到Metastore（任何数据库）。 |
4 | Send Metadata Metastore发送元数据，以编译器的响应。 |
5 | Send Plan 编译器检查要求，并重新发送计划给驱动程序。到此为止，查询解析和编译完成。 |
6 | Execute Plan 驱动程序发送的执行计划到执行引擎。 |
7 | Execute Job 在内部，执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker，在名称节点并把它分配作业到TaskTracker，这是在数据节点。在这里，查询执行MapReduce工作。 |
7.1 | Metadata Ops 与此同时，在执行时，执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。 |
8 | Fetch Result 执行引擎接收来自数据节点的结果。 |
9 | Send Results 执行引擎发送这些结果值给驱动程序。 |
10 | Send Results 驱动程序将结果发送给Hive接口。 |
ive所有数据类型分为四种类型，给出如下：
- 列类型
- 文字
- Null 值
- 复杂类型
列类型
列类型被用作Hive的列数据类型。它们如下：
整型
整型数据可以指定使用整型数据类型，INT。当数据范围超过INT的范围，需要使用BIGINT，如果数据范围比INT小，使用SMALLINT。 TINYINT比SMALLINT小。
下表描述了各种INT数据类型：
类型 | 后缀 | 示例 |
TINYINT | Y | 10Y |
SMALLINT | S | 10S |
INT | - | 10 |
BIGINT | L | 10L |
字符串类型
字符串类型的数据类型可以使用单引号('')或双引号(“”)来指定。它包含两个数据类型：VARCHAR和CHAR。Hive遵循C-类型的转义字符。
下表描述了各种CHAR数据类型：
数据类型 | 长度 |
VARCHAR | 1 to 65355 |
CHAR | 255 |
时间戳
它支持传统的UNIX时间戳可选纳秒的精度。它支持的java.sql.Timestamp格式“YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fffffffff”和格式“YYYY-MM-DD HH:MM:ss.ffffffffff”。
日期
DATE值在年/月/日的格式形式描述 {{YYYY-MM-DD}}.
小数点
在Hive 小数类型与Java大十进制格式相同。它是用于表示不可改变任意精度。语法和示例如下：
DECIMAL(precision, scale)
decimal(10,0)
联合类型
联合是异类的数据类型的集合。可以使用联合创建的一个实例。语法和示例如下：
UNIONTYPE<int, double, array<string>, struct<a:int,b:string>>
{0:1}
{1:2.0}
{2:["three","four"]}
{3:{"a":5,"b":"five"}}
{2:["six","seven"]}
{3:{"a":8,"b":"eight"}}
{0:9}
{1:10.0}
文字
下面是Hive中使用的文字中：
浮点类型
浮点类型是只不过有小数点的数字。通常，这种类型的数据组成DOUBLE数据类型。
十进制类型
十进制数据类型是只不过浮点值范围比DOUBLE数据类型更大。十进制类型的范围大约是 -10-308 到 10308.
Null 值
缺少值通过特殊值 - NULL表示。
复杂类型
Hive复杂数据类型如下：
数组
在Hive 数组与在Java中使用的方法相同。
Syntax: ARRAY<data_type>
映射
映射在Hive类似于Java的映射。
Syntax: MAP<primitive_type, data_type>
结构体
在Hive结构体类似于使用复杂的数据。
Syntax: STRUCT<col_name : data_type [COMMENT col_comment], ...>
