一：hive简介

　　Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

　　Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。因此，
　　Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的HiveQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。

二：hive工作原理

（一）Hive和Hadoop之间的工作流程图

（二）Hive和Hadoop框架的交互方式：

Execute Query：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。
Get Plan：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。
Get Metadata：编译器发送元数据请求到Metastore（任何数据库）。
Send Metadata：Metastore发送元数据，以编译器的响应。
Send Plan：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。
Execute Plan：驱动程序发送的执行计划到执行引擎。
Execute Job：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，这是在数据节点。在这里，查询执行MapReduce工作。(7.1 Metadata Ops:与此同时，在执行时，执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。)
Fetch Result.：执行引擎接收来自数据节点的结果。
Send Results：执行引擎发送这些结果值给驱动程序。
Send Results：驱动程序将结果发送给Hive接口。

三：hive工作流程案例讲解（简单理解）

（一）建表---将信息存放入元数据库中

（二）进行数据查询

四：hive的安装

（一）安装mysql数据库

如果不设置hive与mysql关联，则hive使用默认数据库，在不同目录下使用hive命令，则会创建不同数据库文件放入当前目录。而使用mysql则可以对数据进行统一管理

链接：https://pan.baidu.com/s/1CsKlOJZnmHZqJWb_daG3fg 
提取码：89om

下载方式

        查询以前安装的mysql相关包
        rpm -qa | grep mysql
        暴力删除这个包
        rpm -e mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.i686 --nodeps
        
        rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm 
        rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm
        
        执行命令设置mysql
        /usr/bin/mysql_secure_installation

如果有conflict包冲突错误，可以使用rpm -e进行卸载！！！

测试安装结果：

（二）安装hive

tar -zxvf hive-0.9.0.tar.gz

进入bin目录：执行hive命令

（三）配置hive配置文件

进入conf配置文件夹，配置hive-site.xml文件

<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hadoopH1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>　　#连接数据库，并创建hive数据库，如果不存在，则创建
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>　　#配置用户名　　
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>　　#配置密码
<value>root</value>
</property>
</configuration>

（四）拷贝启动文件到hive的lib目录下

mv mysql-connector-java-5.1.28.jar App/hive-0.12.0/lib/

hive(基于mapreduce)的安装