1.Hive概述

• 易于进行数据抽取、转换和加载（ETL）
• 支持多样的数据存储格式
• 能直接访问存储在HDFS上或者其他的数据存储系统（如HBase）上的文件
• 多种使用方式，支持shell交互式命令、JDBC、WebUI等

2.Hive的优点和缺点

• 支持海量数据的分析
• 有良好的可扩展性
• 有很好的容错性
• 使用HiveQL就能实现复杂的MapReduce程序，减少了开发难度

• 延迟高，不能支持实时查询（MapReduce任务启动过程需要消耗较长的时间）
• 不支持记录级别的更新、插入或者删除操作（联机事务处理OLTP）
• 不支持事务

3.应用场景

• 大量数据的非实时分析（日志的统计分析）
• 数据挖掘（用户行为分析、关注点推荐）
• 数据汇总（统计用户每天、每周的点击数）

4.架构

（1）用户接口

shell/CLI,jdbc/odbc,web UI

• shell/CLI：终端命令行，采用交互式使用Hive命令行与Hive进行交互，常用
• jbc/odbc：是Hive的基于JDBC操作提供的客户端
• Web UI：游览器访问

（2）Driver

所有的命令和查询都会进入到Driver（驱动模块），通过该模块对输入进行解析编译，对需求的计算进行优化，然后按照指定的步骤执行（通常是启动多个MapReduce任务来执行）

　　Hive 的核心是驱动引擎， 驱动引擎由四部分组成：

• 解释器：解释器的作用是将 HiveSQL 语句转换为抽象语法树（AST）
• 编译器：编译器是将语法树编译为逻辑执行计划
• 优化器：优化器是对逻辑执行计划进行优化
• 执行器：执行器是调用底层的运行框架执行逻辑执行计划

（3）Metastore（元数据存储）

是一个独立的关系型数据库（通常是一个Mysql实例）

元数据：存储在 Hive 中的数据的描述信息

Hive 中的元数据通常包括：表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（内部表和 外部表），表的数据所在目录