正文
一，引言
前面我们学习过mapReduce编程，通过哪些简单的例子发现，处理数据时开发成本过高。而且不易于普通大众学习，那么有没有什么办法，把HDFS中的哪些结构化的数据文件变成一张张类似MySQL的关系型的数据库表呢？若有的话我们就可以通过类似SQL这种机制轻松便捷的处理数据了。这就是我们这里讲的Hadoop生态中非常重要的Hive。
二，什么是Hive
2.1 hive是什么
在Hadoop中，hive是用来处理hadoop中的结构化数据的数据仓库工具。
2.2 hive的特点
1)，hive在hadoop中，是在HDFS之上，数据来源基于HDFS。处理过后的数据也是存储到HDFS中。
2)，hive可以将结构化的数据映射成一张表，表现形式类似于MySQL的表，在HDFS中还文件。
3)，hive可以使用SQL来进行数据处理，底层的逻辑就是将用户提交的SQL转转换成MapReduce任务去执行。（这里的SQL是HSQL和大多数SQL一致）
2.3 hive与RDBMS的对比
1)，hive主要用于OLAP（联机分析处理）。而RDMBS（关系型数据库）主要用于OLTP（联机事务处理）
2)，hive不可以随时进行update和insert。因为底层是HDFS中是文件，不易于update和insert。
3)，hive的扩展性强，主要的针对海量数据。而RDMBS一般。
4)，RDMBS的SQL执行速度快，而hive执行速度慢（底层是MapReduce实现）
5)，hive不支持事务，而RDMS可以
其他对比如下：
三，Hive的架构
下图为Hive的架构图：
3.1 用户接口与界面
1)，CLI，Shell 终端命令行（Command Line Interface）：采用交互形式使用 Hive 命令行与 Hive 进行交互，最常用（学习，调试，生产）
2)，JDBC/ODBC：是 Hive 的基于 JDBC 操作提供的客户端，用户（开发员，运维人员）通过这连接至 Hive server 服务
3)，Web UI，通过浏览器访问 Hive。常用的有Hue（这个在以后比较常用）
3.2 跨语言服务
用户可以通过Thrift server，从而使用不同的语言来操纵Hive。Thrift Server：hive集成了该服务，作用就是，让不同的语言调用Hive接口。
3.3 元数据存储
元数据：在Hive中非重要的就是元数据。该数据是用来描述Hive中数据库或表的信息的。因为hive中的数据本质是存储在HDFS中的文件，如何将这些文件映射成表，就是通过元数据的描述。所以元数据是至关重要的。
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
Metastore 默认存在自带的 Derby 数据库中。一般情况下是不用数据库，而是通过自己配置来指定数据库。常用的是MySQL。
3.4 底层驱动（driver）
Driver 组件完成 HQL 查询语句从词法分析，语法分析，编译，优化，以及生成逻辑执行 计划的生成。生成的逻辑执行计划存储在 HDFS 中，并随后由 MapReduce 调用。
Hive 的核心是驱动引擎， 驱动引擎由四部分组成：
(1) 解释器：解释器的作用是将 HiveSQL 语句转换为抽象语法树（AST）
(2) 编译器：编译器是将语法树编译为逻辑执行计划
(3) 优化器：优化器是对逻辑执行计划进行优化
(4) 执行器：执行器是调用底层的运行框架执行逻辑执行计划
四，Hive的工作原理
如下图所示，表示的是Hive工作流程图：
流程解析：
1)，调用Hive接口，如命令行或Web UI发送查询驱动程序（任何数据库驱动程序，如JDBC，ODBC等）来执行。
2)，在驱动程序帮助下查询编译器，分析查询检查语法和查询计划或查询的要求。
3)，编译器发送元数据请求到Metastore（任何数据库）。
4)，Metastore发送元数据，以编译器的响应。
5)，编译器检查要求，并重新发送计划给驱动程序。到此为止，查询解析和编译完成。
6)，驱动程序发送的执行计划到执行引擎。
7)，在内部，执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker，在名称节点并把它分配作业到TaskTracker（这里也有肯尼是同Yarn）这是在数据节点。在这里，查询执行MapReduce工作。与此同时，在执行时，执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作
8)，执行引擎接收来自数据节点的结果。
9)，执行引擎发送这些结果值给驱动程序。
10)，驱动程序将结果发送给Hive接口。