首先我們要知道hive到底是做什么的。下面這幾段文字很好的描述了hive的特性：　

　1.hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供完整的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。其優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，可以通過類SQL語句快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。

　　2.Hive是建立在 Hadoop 上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在 Hadoop 中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive 定義了簡(jiǎn)單的類 SQL 查詢語言，稱為 HQL，它允許熟悉 SQL 的用戶查詢數(shù)據(jù)。同時(shí)，這個(gè)語言也允許熟悉 MapReduce 開發(fā)者的開發(fā)自定義的 mapper 和 reducer 來處理內(nèi)建的 mapper 和 reducer 無法完成的復(fù)雜的分析工作。

　　要理解hive，必須先理解hadoop和mapreduce，如果有不熟悉的童鞋，可以百度一下。

　　使用hive的命令行接口，感覺很像操作關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，但是hive和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)還是有很大的不同，下面我就比較下hive與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別，具體如下：

1.hive和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)文件的系統(tǒng)不同，hive使用的是hadoop的HDFS（hadoop的分布式文件系統(tǒng)），關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)則是服務(wù)器本地的文件系統(tǒng)；

2.hive使用的計(jì)算模型是mapreduce，而關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)則是自己設(shè)計(jì)的計(jì)算模型；

3.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)都是為實(shí)時(shí)查詢的業(yè)務(wù)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，而hive則是為海量數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)的，實(shí)時(shí)性很差；實(shí)時(shí)性的區(qū)別導(dǎo)致hive的應(yīng)用場(chǎng)景和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)有很大的不同；

4.Hive很容易擴(kuò)展自己的存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力，這個(gè)是繼承hadoop的，而關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在這個(gè)方面要比數(shù)據(jù)庫(kù)差很多。

　　以上都是從宏觀的角度比較hive和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別，hive和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的異同還有很多，我在文章的后面會(huì)一一描述。

　　下面我來講講hive的技術(shù)架構(gòu)，大家先看下面的架構(gòu)圖： 

　　由上圖可知，hadoop和mapreduce是hive架構(gòu)的根基。Hive架構(gòu)包括如下組件：CLI（command line interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)，這些組件我可以分為兩大類：服務(wù)端組件和客戶端組件。

 　　首先講講服務(wù)端組件：

　　Driver組件：該組件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是將我們寫的HiveQL（類SQL）語句進(jìn)行解析、編譯優(yōu)化，生成執(zhí)行計(jì)劃，然后調(diào)用底層的mapreduce計(jì)算框架。

　　Metastore組件：元數(shù)據(jù)服務(wù)組件，這個(gè)組件存儲(chǔ)hive的元數(shù)據(jù)，hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里，hive支持的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)有derby、mysql。元數(shù)據(jù)對(duì)于hive十分重要，因此hive支持把metastore服務(wù)獨(dú)立出來，安裝到遠(yuǎn)程的服務(wù)器集群里，從而解耦hive服務(wù)和metastore服務(wù)，保證hive運(yùn)行的健壯性，這個(gè)方面的知識(shí)，我會(huì)在后面的metastore小節(jié)里做詳細(xì)的講解。

　　Thrift服務(wù)：thrift是facebook開發(fā)的一個(gè)軟件框架，它用來進(jìn)行可擴(kuò)展且跨語言的服務(wù)的開發(fā)，hive集成了該服務(wù)，能讓不同的編程語言調(diào)用hive的接口。

　　客戶端組件：

　　CLI：command line interface，命令行接口。

　　Thrift客戶端：上面的架構(gòu)圖里沒有寫上Thrift客戶端，但是hive架構(gòu)的許多客戶端接口是建立在thrift客戶端之上，包括JDBC和ODBC接口。

　　WEBGUI：hive客戶端提供了一種通過網(wǎng)頁(yè)的方式訪問hive所提供的服務(wù)。這個(gè)接口對(duì)應(yīng)hive的hwi組件（hive web interface），使用前要啟動(dòng)hwi服務(wù)。

　　下面我著重講講metastore組件,具體如下：

　　Hive的metastore組件是hive元數(shù)據(jù)集中存放地。Metastore組件包括兩個(gè)部分：metastore服務(wù)和后臺(tái)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。后臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的介質(zhì)就是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，例如hive默認(rèn)的嵌入式磁盤數(shù)據(jù)庫(kù)derby，還有mysql數(shù)據(jù)庫(kù)。Metastore服務(wù)是建立在后臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)之上，并且可以和hive服務(wù)進(jìn)行交互的服務(wù)組件，默認(rèn)情況下，metastore服務(wù)和hive服務(wù)是安裝在一起的，運(yùn)行在同一個(gè)進(jìn)程當(dāng)中。我也可以把metastore服務(wù)從hive服務(wù)里剝離出來，metastore獨(dú)立安裝在一個(gè)集群里，hive遠(yuǎn)程調(diào)用metastore服務(wù)，這樣我們可以把元數(shù)據(jù)這一層放到防火墻之后，客戶端訪問hive服務(wù)，就可以連接到元數(shù)據(jù)這一層，從而提供了更好的管理性和安全保障。使用遠(yuǎn)程的metastore服務(wù)，可以讓metastore服務(wù)和hive服務(wù)運(yùn)行在不同的進(jìn)程里，這樣也保證了hive的穩(wěn)定性，提升了hive服務(wù)的效率。

　　Hive的執(zhí)行流程如下圖所示：

圖描述的很清晰了，我這里就不在累述了。

下面我給大家展示一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，看看hive是怎么操作的。

首先我們創(chuàng)建一個(gè)普通的文本文件，里面只有一行數(shù)據(jù)，該行也只存儲(chǔ)一個(gè)字符串，命令如下：

echo ‘sharpxiajun' > /home/hadoop/test.txt

然后我們建一張hive的表：

hive –e “create table test (value string);

接下來加載數(shù)據(jù)：

Load data local inpath ‘home/hadoop/test.txt' overwrite into table test

最后我們查詢下表：

hive –e ‘select * from test';

　　大家看到了吧，hive十分簡(jiǎn)單,很好入門，操作和sql很像，下面我就要深入分析下hive與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別，這部分可能有些人看的不是很明白，但是很有必要提前提出，以后我的文章里將進(jìn)一步講述hive，那時(shí)不太明白的童鞋在看看這部分，很多問題就會(huì)清晰很多，具體如下：

1.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里，表的加載模式是在數(shù)據(jù)加載時(shí)候強(qiáng)制確定的（表的加載模式是指數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的文件格式），如果加載數(shù)據(jù)時(shí)候發(fā)現(xiàn)加載的數(shù)據(jù)不符合模式，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)則會(huì)拒絕加載數(shù)據(jù)，這個(gè)就叫“寫時(shí)模式”，寫時(shí)模式會(huì)在數(shù)據(jù)加載時(shí)候?qū)?shù)據(jù)模式進(jìn)行檢查校驗(yàn)的操作。Hive在加載數(shù)據(jù)時(shí)候和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)不同，hive在加載數(shù)據(jù)時(shí)候不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，也不會(huì)更改被加載的數(shù)據(jù)文件，而檢查數(shù)據(jù)格式的操作是在查詢操作時(shí)候執(zhí)行，這種模式叫“讀時(shí)模式”。在實(shí)際應(yīng)用中，寫時(shí)模式在加載數(shù)據(jù)時(shí)候會(huì)對(duì)列進(jìn)行索引，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，因此加載數(shù)據(jù)的速度很慢，但是當(dāng)數(shù)據(jù)加載好了，我們?nèi)ゲ樵償?shù)據(jù)的時(shí)候，速度很快。但是當(dāng)我們的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化，存儲(chǔ)模式也是未知時(shí)候，關(guān)系數(shù)據(jù)操作這種場(chǎng)景就麻煩多了，這時(shí)候hive就會(huì)發(fā)揮它的優(yōu)勢(shì)。

2.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)一個(gè)重要的特點(diǎn)是可以對(duì)某一行或某些行的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新、刪除操作，hive不支持對(duì)某個(gè)具體行的操作，hive對(duì)數(shù)據(jù)的操作只支持覆蓋原數(shù)據(jù)和追加數(shù)據(jù)。Hive也不支持事務(wù)和索引。更新、事務(wù)和索引都是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的特征，這些hive都不支持，也不打算支持，原因是hive的設(shè)計(jì)是海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，全數(shù)據(jù)的掃描時(shí)常態(tài)，針對(duì)某些具體數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的效率是很差的，對(duì)于更新操作，hive是通過查詢將原表的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化最后存儲(chǔ)在新表里，這和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的更新操作有很大不同。

3.Hive也可以在hadoop做實(shí)時(shí)查詢上做一份自己的貢獻(xiàn)，那就是和hbase集成，hbase可以進(jìn)行快速查詢，但是hbase不支持類SQL的語句，那么此時(shí)hive可以給hbase提供sql語法解析的外殼，可以用類sql語句操作hbase數(shù)據(jù)庫(kù)

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