一、什么是hive
如下图所示，hive在Hadoop生态中处于比较高层的位置，其本质上就是将mapreduce转换成了sql的写法。
却也sql不尽然相同，毕竟mysql等关系型数据的sql则是服务于web、应用等，是为了让数据更面向对象、更稳定、更原子性操作。而hive的目的则是数据分析，不需要对每一条数据都负责，只是分析数据的特性特征。
二、hive的原理
我们知道了什么是hive，那么hive的原理是什么呢？它和sql数据库一样基于本地文件系统上吗？显然并不是的，总结一下，：
1、hive底层文件系统为HDFS（即分布式文件系统，这就说明hive比起关系型数据库，存储的数据量可以倍数级提升）
2、hive的执行过程：hiveQL转化为mapreduce，mapreduce运行于yarn平台（即hive运行的实质上是mapreduce，并不快，但是可处理数据量大）
三、hive使用
hive实际使用可以通过两种方式：hive-cli客户端中交互式操作；hive命令提交语句或sql文件。
hive在实际使用过程中只要编写普通的sql即可，于一般sql操作无太大区别，需要注意的地方：
1、没有指定databse，则默认使用default库。
2、创建table的时候有三种方式：内部表（类似一般sql表）、外部表（通过hdfs上已存在的结构化数据直接创建出表）、临时表（只对当前session有效）
3、table有分区的概念，table可以按照table内字段进行分区（比如员工表按照年和月进行分区）。分区后每一个分区都在hdfs上有单独的存储文件夹，这样大大提高了单分区的操作速度。
4、hive在涉及join、groupby等操作的时候需要注意数据倾斜、资源分配不均的问题，这也是hive调优的重点。对于要处理的数据，要明白hive转换成mapreduce后，每个节点处理多少数据，是否均匀。
5、hive有describe、explain等语句，可以查看我们所写sql的执行计划。
