Hive是什么

（1）由Facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题；
​（2）构建在Hadoop之上的数据仓库；
（3）Hive定义了一种类SQL查询语言：HQL（类似SQL但不完全相同）；
​（4）通常用于进行离线数据处理（采用MapReduce）；
​（5）底层支持多种不同的执行引擎（Hive on MapReduce、Hive on Tez、Hive on Spark）；
​（6）支持多种不同的压缩格式、存储格式以及自定义函数（压缩：GZIP、LZO、Snappy、BZIP2… ；
​（7）存储：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet ； UDF：自定义函数）。

使用Hive的好处

（1）简单、容易上手（提供了类似SQL查询语言HQL）；
​（2）为超大数据集设计的计算/存储扩展能力（MR计算，HDFS存储）；
​（3）统一的元数据管理（可与Presto/Impala/SparkSQL等共享数据）。

Hive的特点

（1）它存储架构在一个数据库中并处理数据到HDFS。
（2）它是专为OLAP设计。
（3）它提供SQL类型语言查询叫HiveQL或HQL。
（4）它是熟知、快速、可扩展的。

Hive架构

下面的组件图描绘了Hive的结构：

该组件图包含不同的单元。下表描述每个单元：

单元名称	操作
用户接口/界面	Hive是一个数据仓库基础工具软件，可以创建用户和HDFS之间互动。用户界面，Hive支持是Hive的Web UI，Hive命令行，HiveHD洞察（在Windows服务器）。
元存储	Hive选择各自的数据库服务器，用以储存表，数据库，列模式或元数据表，它们的数据类型和HDFS映射。
HiveQL处理引擎	HiveQL类似于SQL的查询上Metastore模式信息。这是传统的方式进行MapReduce程序的替代品之一。相反，使用Java编写的MapReduce程序，可以编写为MapReduce工作，并处理它的查询。
执行引擎	HiveQL处理引擎和MapReduce的结合部分是由Hive执行引擎。执行引擎处理查询并产生结果和MapReduce的结果一样。它采用MapReduce方法。
HDFS 或 HBASE	Hadoop的分布式文件系统或者HBASE数据存储技术是用于将数据存储到文件系统。

Hive工作原理

下图描述了Hive 和Hadoop之间的工作流程。
下表定义Hive和Hadoop框架的交互方式：

Step No.	操作
1	Execute QueryHive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	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。
3	Get Metadata编译器发送元数据请求到Metastore（任何数据库）。
4	Send MetadataMetastore发送元数据，以编译器的响应。
5	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。
6	Execute Plan驱动程序发送的执行计划到执行引擎。
7	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。
8	Fetch Result执行引擎接收来自数据节点的结果。
9	Send Results执行引擎发送这些结果值给驱动程序。
10	Send Results驱动程序将结果发送给Hive接口。

Hive的适用场景

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。

Hive中表的分类

分类包括：内部表、外部表、分区表、桶表

分类	内容
内部表	删表时数据和表一起删除。
外部表	（1）数据已经存在于HDFS。（2）外部表只是走一个过程，加载数据和创建表同时完成，不会移动到数据仓库目录中，仅仅是和数据建立了一个连接。（3）删表数据不会删除数据。
分区表	（1）在Hive Select查询中，一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。 分区表指的是在创建表时，指定partition的分区空间。扫描时可以只扫描某一个分区的数据。（2）分区表存储时分局所设立的分区分别存储数据（分区字段就是一个文件夹的标识）。
桶表	（1）对于每一个表（table）或者分区，Hive可以进一步组织成桶，也就是说捅是更为细粒度的数据范困划分。（2）桶表是对指定的分桶的列进行哈希运算，运算结果模（%）分桶的数量然后把数据根据运算结果分别放入这几个桶中。

内部表外部表的区分：

在导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的！
而内部表则不一样，在删除内部表的时候，Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候，Hive仅仅删除外部表的元数据，数据是不会删除的！

Hive与HBase的联系和区别

在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系。

Hive与HBase的联系

在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，数据流一般如下图：

（1）通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储；
（2）通过Hive清洗、处理和计算原始数据；
（3）Hive清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase
（4）数据应用从HBase查询数据。

Hive与HBase的区别

（1）Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。

（2）Hive是基于MapReduce来处理数据,而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

（3）HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。

（4） Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。

（5） Hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。

（6）Hive提供完整的SQL实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。

ps：望多多支持，后续更新中。。。