什么是hive：Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，实质就是一款基于hdfs的MapReduce计算框架，对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。
hive的工作方式：把存放在hive中的数据都抽象成一张二维表格，提供了一个类似于sql语句的操作方式，这些sql语句最终被hive的底层翻译成为MapReduce程序，最终在hadoop集群上运行，结果也会输出在hdfs之中。（必须是结构化的数据）。在存储的时候hive对数据不做校验，在读取的时候校验。
hive的的优点：极大的简化了分布式的计算程序的编程。使不会分布式编程的，其他工作人员都可以进行海量数据的统计分析。
hive的的缺点：不支持行级别的增删改操作、hive的查询延迟很严重、hive中不支持事务，主要用于做OLAP(联机分析处理)。
hive的的适用场景：hive数据仓库中的数据，主要是存储，在进行ETL（数据清洗、抽取、转换、装载）操作之后的具有结构化的数据。但是数据的存储的格式没有特殊要求，可以使普通文件，也可以是溢写压缩文件等等。
hive的的与关系型数据库的对比：
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hive的架构中有四个部分组成：
用户接口：
- CLI（command line interface），shell终端命令行，采用交互式使用hive命令行与hive进行交互，最常用（学习、生成、调试）
- Jdbc/odbc：是hive的基于jdbc操作提供的客户端，用户（开发、运维）通过这个链接hive server服务
- Web UI：通过浏览器访问hive（基本不用）
Thrift Server：Thrift是facebook开发的一个软件框架，可以用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口。
底层四大组件：底层的四大组件完成hql查询语句从词法分析，语法分析，编译，优化，以及生成逻辑执行计划的生成。生成的逻辑执行计划存储在hdfs中，并随后由MapReduce调用执行。
- 解释器：解释器的作用是将hiveSQL语句转换成抽象语法数
- 编译器：编译器是将语法树编译成为逻辑执行计划
- 优化器：优化器是对逻辑执行计划进行优化
- 执行器：执行时调用底层的运行框架执行逻辑执行计划
执行流程就是：hiveQL，通过命令或者客户端提交，经过compiler编译器，运用metastore中的元数据进行类型检测和语法分析，生成一个逻辑方案，然后通过的优化处理，产生一个maptask程序。
元数据库：就是存储在hive中的数据的描述信息，通常包括：表的名字、表的列和分区以及其属性、表的属性（内部表和外部表），表的数据所在目录。而hive有两种元数据的存储方案：
- Metastore默认存储在自带的derby数据库中。缺点是：不适合多用户操作，并且数据存储目录不固定。数据库跟着hive的进入目录走，极度不方便管理。
- Hive和MySQL之间通过Metastore服务交互（本地或者远程）
hive的存储特点：
- hive中所有的数据都存储在hdfs中，没有专门的数据存储格式，因为hive是读模式，可支持TezxtFile、SequenceFile（序列化）RCFile（行列结合）或者自定义格式等
- 只需要在创建表的时候，告诉hive数据中的列分隔符和行分隔符，hive就可以解析数据，默认的列分隔符是：（Ctrl + a 不可见字符： \x01），行分隔符是：（\n 换行符）
hive的存储结构： hive的存储结构：数据库、表、视图、分区和表数据等。数据库、表、视图、分区等等都对应hdfs上的一个目录，表数据对应hdfs对应目录下的文件。
例：
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student/student.txt
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse：表示hive的数据仓库
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db： hive的一个数据库
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student hive中的一个表
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student/student.txt 数据文件注意：当我们在创建表的时候，首先会在hdfs上的相应的目录下生成一个文件，同时在hive的元数据库中会为这个新建的表生成一条记录。
hive具体的存储结构：
- 数据仓库：在 HDFS 中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
-表：hive的表分为内部表、外部表、分区表、分桶表，表在hdfs中的表现形式也是目录，但是不同的表之间的表现形式不同
- 视图：物化，hive是不会进行物化，相当于给一个sql语句建立了一个快捷方式，保存的是一个视图中的sql语句。只读，基于基表创建。
- 数据文件：表中的真实数据
内部表：又叫管理表，表的创建，和删除都由hive自己决定。
外部表：表结构上同内部表，但是存储的数据时自己定义的，外部表在删除的时候只删除元数据，原始数据时不能删除的。
内部表和外部表的区别主要体现在两个方面：
- 删除：删除内部表，删除元数据和数据；删除外部表，删除元数据，保留数据。
- 使用：如果数据的所有处理都在 Hive 中进行，那么倾向于 选择内部表，但是如果 Hive 和其他工具要针对相同的数据集进行处理，外部表更合适。使用外部表访问存储在hdfs上的数据，然后通过hive转化数据并存储到内部表中。
分区表： 原来的一个大表存储的时候分成不同的数据目录进行存储。
如果说是单分区表，那么在表的目录下就只有一级子目录，如果说是多分区表，那么在表的目录下有多少分区就有多少级子目录。不管是单分区表，还是多分区表，在表的目录下，和非最终分区目录下是不能之间存储数据文件的。
例：
单分区表：
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student/p0
多分区表：
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student/p0
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student/p1
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student/p2
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student/p1/p11 分桶表： 原理和hashpartitioner 一样，将hive中的一张表的数据进行归纳分类的时候，归纳分类规则就是hashpartitioner。（需要指定分桶字段，指定分成多少桶）
bucket：在hdfs中表现为同一个表目录或者分区目录下根据某个字段的值进行Hash散列之后的多个文件，分桶的表现形式就是一个单独的文件.
例：
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student/age>15
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student/age>20
Hdfs：//Hadoop01/user/hive/warehouse/myhive.db/student/age>30分区表和分桶的区别除了存储的格式不同外，最主要的是作用：
- 分区表：细化数据管理，缩小mapreduce程序 需要扫描的数据量。
- 分桶表：提高join查询的效率，在一份数据会被经常用来做连接查询的时候建立分桶，分桶字段就是连接字段；提高采样的效率。
