Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具， 可以用来进行数据提取转化加载（ETL）， 这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类SQL 查询语言， 称为 QL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时， 这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
Hive没有专门的数据格式。 Hive 可以很好的工作在 Thrift 之上，控制分隔符，也允许用户指定数据格式。
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。Hive中你添加了数据就无法删除的，SQL的fans们是不是很费解？
1 Hive的体系结构划分
下面是Hive的架构图：
1. 用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。 Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动 Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。 WUI是通过浏览器访问Hive。
2. Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、derby。Hive中的 元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
3. 解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。 生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用执行。
4. Hive的数据存储在HDFS中。在hive中运行“select * from example_table”时直接返回当前所有值， 并不会启动mapreduce任务，而当构建一些复杂的特殊的HQL语句时，就会启动一个mapreduce任务来进行处理。
2 Hive的数据模型
对于数据存储，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织Hive中的表， 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中所有的数据都存储在HDFS中，存储结构主要包括数据库、文件、表和视图。
Hive中包含以下数据模型：Table内部表，External Table外部表，Partition分区，Bucket桶。Hive默认可以直接加载文本文件，还支持sequence file 、RCFile。
3.1 Hive数据库
类似传统数据库的DataBase，在第三方数据库里实际是一张表。简单示例命令行
hive > create database test_database;
3.2 内部表(一个文件只能对应一个内部表)
Hive的内部表与数据库中的Table在概念上是类似。每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据。例如一个表pvs，它在HDFS中的路径为/wh/pvs， 其中wh是在hive-site.xml中由${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的Table数据（不包括External Table）都保存在这个目录中。 删除表时，元数据与数据都会被删除。
内部表简单示例：
创建数据文件：test_inner_table.txt 创建表：create table test_inner_table (key string) 加载数据：LOAD DATA LOCAL INPATH 'filepath' INTO TABLE test_inner_table 查看数据：select * from test_inner_table; select count(*) from test_inner_table; 删除表：drop table test_inner_table
3.3 外部表
外部表指向已经在HDFS中存在的数据，可以创建Partition。它和内部表在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。 内部表的创建过程和数据加载过程这两个过程可以分别独立完成，也可以在同一个语句中完成，在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。而外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION）， 实际数据是存储在LOCATION后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。 当删除一个External Table时，仅删除该链接。
外部表简单示例：
创建数据文件：test_external_table.txt 创建表：create external table test_external_table (key string) 加载数据：LOAD DATA INPATH 'filepath' INTO TABLE test_inner_table 查看数据：select * from test_external_table; select count(*) from test_external_table 删除表：drop table test_external_table
3.4 分区
Partition对应于数据库中的Partition列的密集索引，但是Hive中Partition的组织方式和数据库中的很不相同。 在Hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中。
例如pvs表中包含ds和city两个Partition，则对应于ds = 20090801, ctry = US 的HDFS子目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US；对应于 ds = 20090801, ctry = CA 的HDFS子目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=CA。
分区表简单示例：
创建数据文件：test_partition_table.txt 创建表：create table test_partition_table (key string) partitioned by (dt string) 加载数据：LOAD DATA INPATH 'filepath' INTO TABLE test_partition_table partition (dt='2006') 查看数据：select * from test_partition_table; select count(*) from test_partition_table 删除表：drop table test_partition_table
3.5 桶
Buckets是将表的列通过Hash算法进一步分解成不同的文件存储。它对指定列计算hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行， 每一个Bucket对应一个文件。
例如将user列分散至32个bucket，首先对user列的值计算hash，对应hash值为0的HDFS目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00000；hash值为20的HDFS目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00020。如果想应用很多的Map任务这样是不错的选择。
桶的简单示例：
创建数据文件：test_bucket_table.txt 创建表：create table test_bucket_table (key string) clustered by (key) into 20 buckets 加载数据：LOAD DATA INPATH 'filepath' INTO TABLE test_bucket_table 查看数据：select * from test_bucket_table; set hive.enforce.bucketing = true;
3.6 Hive的视图
视图与传统数据库的视图类似。 视图是只读的，它基于的基本表，如果改变，数据增加不会影响视图的呈现；如果删除，会出现问题。
如果不指定视图的列，会根据select语句后的生成。
示例：
create view test_view as select * from test
转自： http://blog.csdn.net/lnho2015/article/details/51383717