在Hive的最低层是Linux操作系统，Linux之上是Hadoop集群，NameNode名称节点管理整个Hadoop集群的工作，DataNode数据节点存取数据，而Hive中的数据最终存储到Hadoop的DataNode上，在Hadoop中还有JobTracker负责任务的调度，在Hive中执行一条HQL语句，实际会被解释成一个MapReduce的一个作业，并提交到Hadoop集群上，得到结果返回给客户端，这个工作由JobStracker进行调度，有了Hadoop集群之后，可以在其之上构建Hive数据仓库，由于在Hive里面需要操作Hadoop集群中HDFS里面数据，所以在Hive的体系结构当中，最低层是Hive的驱动，包括编译器、解析器、优化器，它们负责HQL语句解析和执行的过程，有了Hive驱动我们就可以访问不同的接口来进行操作，首先在Hive包访问结构中存在CLI,可以在CLI命令行中直接输入HQL语句进行数据的查询和分析，在Hive体系结构中还提供了Thrift Server,来提供访问，通过这个服务器我们可以使用不同的程序语言，比如JDBC/ODBC连接到Thrift Server上进行访问，最后在Hive的访问当中会有一个基于Web的控制台，我们可以通过Web Console控制台来查询数据仓库中的数据，注意1.Web Console控制台只能做查询操作，不能做其他操作，2.在Hive的0.13版本中这个控制台并没有集成在Hive的安装中，所以我们要下载源代码进行编译打包，然后将打包后的控制台部署到Hive的安装目录下，只能这样才能启用我们的web控制台。最后在Hive的体系结构中，有元数据保存Hive的元信息。
