Hive产生背景：
mapreduce编程的不便性
HDFS上的文件缺少Schema
Hive
Facebook开源的，最初用于海量结构化的日志数据统计问题
构建在hadoop之上的数据仓库
hive定义了一种类SQL查询语言：HQL（类似SQL但不完全相同）
通常用于离线数据处理（采用mapreduce）
底层支持多种不同的执行引擎：
Hive on Mapreduce
Hive on Tez
Hive on Spark
支持多种不同的压缩格式、存储格式以及自定义的函数
压缩：GZIP LZO snappy BZIP2..
存储：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet
UDF：自定义函数
官网：hive.apache.org
为什么要使用Hive
简单、易上手（提供类似SQL查询语言HQL）
为超大数据集设计的计算/存储扩展能力（MR计算、HDFS存储）
统一的元数据管理（可与presto/Impala/SparkSQL等共享数据）
------一句话总结：hive使用SQL完成大数据相关统计分析操作
Hive环境搭建
1）hive下载hive-1.1.0-cdh5.7.0
2）解压
3）配置
官网
系统环境变量（~/.bash_profile）
事先安装一个MySQL，
hive-site.xml
四个属性配置
4）拷贝MySQL驱动到$HIVE_HOME/lib/
5）启动hive：HIVE_HOME/bin/hive
hive基本使用
创建表
使用hive完成Wordcount统计（对比mapreduce实现的易用性）
案例：员工表和部门表操作
hive SQL提交执行以后会生成mr作业，并在yarn上运行