大数据属于数据管理系统的范畴，数据管理系统无非就两个问题：数据怎么存、数据怎么算
   现在的信息爆炸时代，一台服务器数据存不下，可以找10台服务器存储，10台存储不下，可以再找100台服务器存储。但是这100台存储怎么管理呢？就好比一个公司有100名员工，老板如何管理这100名员工呢，所以就需要招个经理去管理这100名员工。
   在Hadoop中HDFS去扮演经理这样的角色，HDFS去统一管理这100台服务器上的存储空间，然后提供一个接口，让外部感觉到这100台服务器的存储空间就像一个大存储池一样。
   数据存储下来，接下来就需要去计算。要么存储数据有什么用呢，接下来就需要写一个程序来利用这100台服务器的CPU和内存资源，同时也需要考虑任务如何均匀的分配到这100台服务器中去运行，而且还要需要考虑服务器出现故障后任务的再分配问题，为了解决这些复杂的问题，所以HDFS里面引入了一个模块叫MapReduce。MapReduce提供了一个并行计算的框架，通过它的API可以让上层应用程序将任务分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段就是你有很大的任务，需要找1000个帮手去帮你完成，每人做一份，这就是Map阶段。Reduce阶段就是1000个帮手把任务完成，然后再把结果汇总到你这，然后你再出一个最终结果，这就是Reduce阶段
   现在HDFS处理存储，MapReduce处理计算，看起来很美好，但是以前工程师都是用SQL来处理数据的，但是到大数据时代呢，工程师不能写SQL了，要开始写MapReduce程序了，而且还是分布式处理的程序，这个就给程序员增加了很大的难度。所以对这批工程师的诉求就是能不能也在Hadoop上写SQL，于是Hive就出现了。Hive是一个在Hadoop上进行结构化数据处理（用户能够使用写SQL处理结构化数据）的解决方案。
   Hive里面的一个核心模块就是metastore，它是用来存储这些结构化的信息的，简单来说就是一些表信息、有多少列、每一列是什么样的数据结构等等。Hive里面的执行引擎会把SQL语句进行语法分析，生成语法树。也就是Hive引擎会把这个SQL语句翻译成MapReduce的任务去执行，然后再把执行的结果进行加工，返给用户。这就是一个在Hive里面用SQL去处理数据的过程。Hive的出现使得大数据处理任务的开发效率提高了，但是在数据处理的表达力和灵活性上肯定是不如直接写MapReduce程序的，因此这两个技术也不是相互替代的关系，需要根据实际的场景去选择。
   Spark经常和Hadoop做对比，其实精确的说应该是和Hadoop的MapReduce做对比，Spark也是一个计算框架，它和MapReduce主要的不同就是Spark是一个基于内存的，MapReduce是一个基于磁盘计算的，所以Spark的卖点就是快。Spark和MapReduce都提供了API，可以让开发者去写一些数据处理的程序进行对接。在Spark中也有Spark SQL模块可以让程序员写SQL语句来进行数据处理，当然Spark还提供了其他很多模块可以使用。