数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的，用来支持管理人员决策的数据集合，数据仓库中包含了粒度化的企业数据。

数据仓库的主要特征是：主题性、集成性、非易失性、时变性。

数据仓库的体系结构通常包含4个层次：数据源、数据存储和管理、数据服务以及数据应用。

• 数据源：数据仓库的数据来源，包括外部数据、现有业务系统和文档资料等。
• 数据存储和管理：为数据提供的存储和管理，包括数据仓库、数据集市、数据仓库监视、运行与维护工具和元数据管理等。
• 数据服务：为前端工具和应用提供数据服务，包括直接从数据仓库中获取数据提供给前端使用，或者通过OLAP服务器为前端应用提供更为复杂的数据服务。
• 数据应用：直接面向最终用户，包括数据工具、自由报表工具、数据分析工具、数据挖掘工具和各类应用系统。

1.概述

Hive是建立在Hadoop之上的一种数仓工具。该工具的功能是将结构化、半结构化的数据文件映射为一张数据库表，基于数据库表，提供了一种类似SQL的查询模型（HQL），用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。
  Hive本身并不具备存储功能，其核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交到Hadoop集群中执行。

2.数据模型

①库
  MySQL中默认数据库是default，用户可以创建不同的database，在database下也可以创建不同的表。Hive也可以分为不同的数据（仓）库，和传统数据库保持一致。在传统数仓中创建database。默认的数据库也是default。Hive中的库相当于关系数据库中的命名空间，它的作用是将用户和数据库的表进行隔离。

②表
  Hive中的表所对应的数据是存储在HDFS中，而表相关的元数据是存储在关系数据库中。Hive中的表分为内部表和外部表两种类型，两者的区别在于数据的访问和删除：
内部表的加载数据和创建表的过程是分开的，在加载数据时，实际数据会被移动到数仓目录中，之后对数据的访问是在数仓目录实现。而外部表加载数据和创建表是同一个过程，对数据的访问是读取HDFS中的数据；
内部表删除时，因为数据移动到了数仓目录中，因此删除表时，表中数据和元数据会被同时删除。外部表因为数据还在HDFS中，删除表时并不影响数据。
创建表时不做任何指定，默认创建的就是内部表。想要创建外部表，则需要使用External进行修饰

③分区
  分区是一个优化的手段，目的是减少全表扫描，提高查询效率。在Hive中存储的方式就是表的主目录文件夹下的子文件夹，子文件夹的名字表示所定义的分区列名字。
④分桶
  分桶和分区的区别在于：分桶是针对数据文件本身进行拆分，根据表中字段（例如，编号ID）的值，经过hash计算规则，将数据文件划分成指定的若干个小文件。分桶后，HDFS中的数据文件会变为多个小文件。分桶的优点是优化join查询和方便抽样查询。

3.HQL的执行
Hive在执行一条HQL语句时，会经过以下步骤：

1. 语法解析：Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象语法树AST Tree；
2. 语义解析：遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock；
3. 生成逻辑执行计划：遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree；
4. 优化逻辑执行计划：逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量；
5. 生成物理执行计划：遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务；
6. 优化物理执行计划：物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划。

参考：

https://datawhalechina.github.io/juicy-bigdata/#/ch07-Hive?id=_702-%e6%95%b0%e6%8d%ae%e4%bb%93%e5%ba%93%e6%a6%82%e5%bf%b5