Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
主要分为以下几个部分:
用户接口
用户接口主要有三个:CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。
元数据存储
Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目录等。
解释器、编译器、优化器、执行器
解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapReduce 调用执行。
Hadoop
Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成(包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapReduce 任务)。
①下载压缩包
②将压缩包从Windows传输到Linux当前目录下
SecureCRT 【File】→【Connect SFTP Session】开启sftp操作
③解压
解压安装到指定目录下/opt/module（/opt是系统自带目录，之下的/module是自己创建的）
④修改环境变量
修改etc/profile文件，添加HIVE_HOME安装路径。
Source命令更新etc/profile文件，使其生效。
⑤配置hive-env.sh
⑥配置hive-site.xml
①下载压缩包
mysql-connector-java-5.1.47.tar.gz
②将压缩包从Windows传输到Linux当前目录下
SecureCRT 【File】→【Connect SFTP Session】开启sftp操作
③解压
解压到指定目录下/opt/module（/opt是系统自带目录，之下的/module是自己创建的）
④拷贝驱动包
将驱动包mysql-connector-java-5.1.47-bin.jar复制到/opt/module/hive/lib目录中。
①启动Hadoop：start-all.sh
②初始化Metastore架构：schematool -dbType mysql -initSchema
③启动Hive：hive
hive> 进入hive shell
④创建/删除/修改/查看 数据库、表、视图，向表中装载数据，查询数据等等。
Hive 是一种底层封装了Hadoop 的数据仓库处理工具，使用类SQL 的HiveQL 语言实现数据查询，所有Hive 的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统(例如，Amazon S3、HDFS)中。Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS 中Hive 设定的目录下，因此，Hive 不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候确定的。Hive 的设计特点如下。
● 支持索引，加快数据查询。
● 不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase 中的文件。
● 将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。
● 可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据。
● 内置大量用户函数UDF 来操作时间、字符串和其他的数据挖掘工具，支持用户扩展UDF 函数来完成内置函数无法实现的操作。
● 类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapReduce 的job 在Hadoop集群上执行。
