Hive编程指南本书是一本Hive的编程指南。Hive是Hadoop生态系统中必不可少的一个工具，它提供了一种SQL（结构化查询语言）方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase（Hadoop数据库）和Cassandra这样的数据库中的数据。
大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的，并使用SQL作为查询语言。Hive降低了将这些应用程序转移到Hadoop系统上的难度。凡是会使用SQL语言的开发人员都可以很轻松地学习并使用Hive。如果没有Hive，那么这些用户就必须学习新的语言和工具，然后才能应用到生产环境中。另外，相比其他工具，Hive更便于开发人员将基于SQL的应用程序转移到Hadoop中。如果没有Hive，那么开发者将面临一个艰巨的挑战，如何将他们的SQL应用程序移植到Hadoop上。
不过，Hive和其他基于SQL的环境还是有一些差异的。如今，可供Hive用户和Hadoop开发者使用的文档并不多，所以我们决定撰写这本书来填补这个缺口。我们将对Hive进行全面详实的介绍，主要适用于SQL专家，如数据库设计人员和业务分析师。我们也谈到了深入的技术细节，可以帮助Hadoop开发人员对Hive进行调优和定制。
第1章 基础知识1.1 Hadoop和MapReduce综述1.2 Hadoop生态系统中的Hive1.3 Java和Hive：词频统计算法1.4 后续事情第2章 基础操作第3章 数据类型和文件格式第4章 HiveQL：数据定义第5章 HiveQL：数据操作第6章 HiveQL：查询第7章 HiveQL：视图第8章 HiveQL：索引第9章 模式设计第10章 调优第11章 其他文件格式和压缩方法第12章 开发第13章 函数第14章 Streaming第15章 自定义Hive文件和记录格式第16章 Hive的Thrift服务第17章 存储处理程序和NoSQL第18章 安全第19章 锁第20章 Hive和Oozie整合第21章 Hive和亚马逊网络服务系统（AWS）第22章 HCatalog第23章 案例研究
相关资源：敏捷开发V1.0.pptx