1、什么是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

• Hive处理的数据存储在HDFS
• Hive分析数据底层的实现是MapReduce
• 执行程序运行在Yarn上

2、Hive优缺点

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：

1）Hive的HQL表达能力有限

• 迭代式算法无法表达
• 数据挖掘方面不擅长，由于MapReduce数据处理流程的限制，效率更高的算法无法实现。

2）Hive的效率比较低

• Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化
• Hive调优比较困难，粒度较粗

特点：

• Hive最大的特点是通过类SQL来分析大数据，这样使得分析数据更容易。
• 数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能，它可以使已经存储的数据结构化。
• Hive是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）。
• 数据存储方面：它能够存储很大的数据集，可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统（如Apache HBase）中的文件。
• 数据处理方面：Hive语句不适用于实时计算的场景，它适用于离线分析。
• Hive支持MapReduce、Spark、Tez这两种分布式计算引擎；
• 数据的存储格式有多种，比如数据源是二进制格式，普通文本格式等；

3、Hive架构原理

（1）用户接口：Client
CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）

（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）Hadoop
使用HDFS进行存储， 使用计算引擎MapReduce等来执行SQL。

（4）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。

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，别无类似之处。应用场景也完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析。

（1）查询语言
由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

(2) 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的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。

(3) 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。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce 执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。

(4) 数据规模
由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据。

5、Hive计算引擎

（1）MapReduce

• 它将计算分为两个阶段，分别为 Map 和 Reduce。对于应用来说，需要想方设法将应用拆分成多个map、reduce的作业，以完成一个完整的算法。
• MapReduce整个计算过程会不断重复地往磁盘里读写中间结果，导致计算速度比较慢，效率比较低。
  
  
  （2）Tez
  Tez把Ｍap/Reduce过程拆分成若干个子过程，同时可以把多个Ｍap/Reduce任务组合成一个较大的DAG任务，减少了Ｍap/Reduce之间的文件存储。
  
  （3）Spark
• Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统, 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中, Spark 使用了内存保存中间结果, 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算，同时Spark提供SQL 支持。
• Spark 实现了一种叫做 RDDs 的 DAG 执行引擎, 其数据缓存在内存中可以进行迭代处理。