1.Hive的特点
可扩展性：Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。
延展性：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
容错性：良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。
2.Hive与传统数据库对比
- 查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
- 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
- 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
- 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加数据，使用 UPDATE ... SET 修改数据。
- 索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
- 执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的，而数据库通常有自己的执行引擎。
- 执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
- 可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
- 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。
3.Hive的数据存储
- Hive中所有的数据都存储在HDFS中，没有专门的数据存储格式
- 只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。
- Hive中包含以下数据模型：DB、Table、External Table、Partition、Bucket
- DB：在HDFS中表现为/user/hive/warehouse/...目录下的一个文件夹
- table：与DB同目录
- external table：外部表，与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径。普通表：删除表后，HDFS上的文件都删除。外部表删除后HDFS上的文件没有删除，只是文件删除了。
- partition：在HDFS中表现为table目录下的子目录
- bucket：在HDFS中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件，会根据不同的文件吧数据放到不同的文件中
4.DDL操作
建表语法
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]
- CREATE TABLE创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常，用户可以用IF NOT EXISTS选项来忽略这个异常。
- EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径(LOCATION)，hive创建内部表是，会讲数据移动到数据仓库指定的路径；若创建外部表，仅记录数据所在地额路径，不对数据的位置坐任何改变。在删除表的时候，内部表元数据个数据会被遗弃删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
- LIKE允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据
- ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 指定数据是以什么分割的
- STROED AS SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE指定储存数据以什么形式进行存储
- CLUSTERED BY对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。 把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。
具体事例：
创建内部表：create table if not exists mytable(id int,name string)
row format delimited
fields terminated by ','
stored as textfile
创建外部表：create external table if not exists mytable(id int,name string )
row format delimited
fields terminated by ','
location '/user/hive/warehouse/...'
创建分区表：create table mytable (id int,name string )
partitioned by (age int)
row format delimited
fields terminated by ','
stored as textfile
创建带桶的表：set hive.enforce.bucketing=true
set mapreduce.job.reduces=4
create table mytable(id int ,name string)
clustered by (id)
sorted by (id)
into 4 buckets
row format delimited
fields terminated by ','
修改表：
alter table mytable add partiton(age=18) partition(age=19)
alter table mytable drop ....
显示命令：
show tables
show databases
show partitions
show functions
desc extended t_name
desc formatted table_name
5.DML操作
load操作知识单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到Hive表对应的位置
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO
TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
insert操作将数据插入到表中
insert into table t_name select id ,name from t_name1 distribute by (id) sort by (id)
导出报数据：
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ...
基本的select操作
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list [HAVING condition]]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]
]
[LIMIT number]
Hive Join
join_table:
table_reference JOIN table_factor [join_condition]
| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition
| table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition
Hive 支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。Hive 不支持非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。
另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。