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hive 简介
Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并 提供类 SQL 查询功能。 - Hive 本质：将 HQL 转化成 MapReduce 程序
（1）Hive 处理的数据存储在 HDFS
（2）Hive 分析数据底层的实现是 MapReduce
（3）执行程序运行在 Yarn 上
优点
- 操作接口采用类 SQL 语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。
- 避免了去写 MapReduce，减少开发人员的学习成本。
- Hive 的执行延迟比较高，因此 Hive 常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。
- Hive 优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为 Hive 的执行延迟比较 高。
- Hive 支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
缺点
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Hive 的 HQL 表达能力有限
（1）迭代式算法无法表达
（2）数据挖掘方面不擅长，由于 MapReduce 数据处理流程的限制，效率更高的算法却 无法实现。 -
Hive 的效率比较低
（1）Hive 自动生成的 MapReduce 作业，通常情况下不够智能化
（2）Hive 调优比较困难，粒度较粗
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用户接口：Client
CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc 访问 hive)、WEBUI（浏览器访问 hive） -
元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是 default）、表的拥有者、列/分区字段、 表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
默认存储在自带的 derby 数据库中，推荐使用 MySQL 存储 Metastore -
Hadoop
使用 HDFS 进行存储，使用 MapReduce 进行计算。 -
驱动器：Driver
（1）解析器（SQL Parser）：将 SQL 字符串转换成抽象语法树 AST，这一步一般都用第 三方工具库完成，比如 antlr；对 AST 进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL 语义是否有误。
（2）编译器（Physical Plan）：将 AST 编译生成逻辑执行计划。
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于 Hive 来 说，就是 MR/Spark。
机制
Hive 通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的 Driver， 结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成 MapReduce，提交到 Hadoop 中执行，最后，将 执行返回的结果输出到用户交互接口。
比较
由于 Hive 采用了类似 SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理
解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。 本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中，但是 Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。
