目录
1、什么是Hive
2、Hive的优缺点
2.1、 优点
2.2、 缺点
2.2.1、Hive的HQL表达能力有限
2.2.2、Hive的效率比较低
3、Hive架构原理
3.1、用户接口：Client
3.2、元数据：Metastore
3.3、Hadoop
3.4、驱动器：Driver
Hive运行机制
4、Hive和数据库比较
4.1、 数据更新
4.2、执行延迟
4.3、数据规模
1、什么是Hive
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。
Hive设计的初衷是：对于大量的数据，使得数据汇总，查询和分析更加简单。它提供了SQL，允许用户更加简单地进行查询，汇总和数据分析。同时，Hive的SQL给予了用户多种方式来集成自己的功能，然后做定制化的查询，例如用户自定义函数（User Defined Functions，UDFs).
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。
本质是：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
2、Hive的优缺点
2.1、 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。
2.2、 缺点
2.2.1、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
2.2.2、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
3、Hive架构原理
3.1、用户接口：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）
3.2、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
3.3、Hadoop
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。
3.4、驱动器：Driver
- 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。
- 编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
- 优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
- 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。
Hive运行机制
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。
4、Hive和数据库比较
由于Hive采用类似SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构来看，Hive 和数据库除了用于类似的查询语言，
再无类似之处。
4.1、 数据更新
由于Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要进行
修改的，因此可以采用insert into ... values添加数据，使用update ... set修改数据
4.2、执行延迟
Hive在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表。因此延迟较高。由于Hive底层使用的MR框架，而MR本身具有较高的延迟，因此在利用MR执行Hive查询的时候，也有较高的延迟。
4.3、数据规模
由于Hive简历在集群上可以利用MR进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据。
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