1. 什么是Hive

Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。

　　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。

　　本质是：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

 2. Hive优缺点

(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。

　　5)  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。

　　(2) 缺点

　　1) Hive的HQL表达能力有限：a. 迭代式算法无法表达, b. 数据挖掘方面不擅长

2) Hive执行效率较低：a. Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化, b. Hive调优比较困难，粒度较粗

3. Hive架构原理

(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

(5) Hive运行机制

 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

4. Hive和数据库比较

由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右

(8) 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