最近一直在忙面试的事情，面试过程中碰到几家公司都问到了Hive,但是由于最近三年一直在忙海外数据仓库的事情，对于大数据的只限于了解，未有实际的使用，为了更好的面试，特总结了下Hive的相关知识
（1）什么是Hive
1.1 Hive是Hadoop工具家族中一个重要成员，可以将结构化的数据文件（HDFS）映射为一张数据库表。
1.2 Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，被称为 HQL，实现方便高效的数据查询
1.3 Hive的本质是将HQL，转换成MapReduce任务，完成整个的数据的ETL，减少编写MapReduce的复杂度
（2）Hive的体系结构
Hive架构包括如下组件：CLI（command line interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、Hive WEB Interface（HWI）、metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)
Driver组件：核心组件，整个Hive的核心，该组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是将我们写的HQL语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的MapReduce计算框架。
Metastore组件：元数据服务组件，这个组件存储hive的元数据，hive的元数据存储在关系数据库里，hive支持的关系数据库有derby、mysql。
CLI：command line interface，命令行接口。
ThriftServers：提供JDBC和ODBC接入的能力,它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口。
Hive WEB Interface（HWI）：hive客户端提供了一种通过网页的方式访问hive所提供的服务。这个接口对应hive的hwi组件（hive web interface）
（3）Hive的执行流程简单示意图
Hive 将通过CLI接入，JDBC/ODBC接入，或者HWI接入的相关查询，通过Driver(Complier、Optimizer和Executor),进行编译，分析优化，最后变成可执行的MapReduce。
大家看到这些是不是特别熟悉，对的这个和传统的数据库的结构非常类似，我这里找了下一个Maysql的结构
Hive 功能有点类似传统的服务协议，解析器，预处理器，优化器，查询执行计划这些功能的汇总。
只不过Hive是将HQL转换成MapReduce，而传统的数据将SQL转换成执行引擎可以识别的语言
（4）Hive的执行流程示意图（详细）
这张图是Hive执行的一个详细流程，这里面很多东西我还在学习，所以先放在这里
(5)本章总结
本章主要介绍了什么是Hive，Hive的体系结构，后面还有一系列Hive的文章
Hive学习系列(二)Hive的查询流程详解