Hive是hadoop一个重要的子项目，它利用的是mapreduce的编程技术，实现了部分sql语句，提供类sql的编程接口。
hive是一个基于hadoop文件系统之上的数据仓库架构架构，他为数据仓库的管理提供了很多功能：etl(转换，抽取，加载)工具，数据存储管理和大型数据集的查询和分析功能。他还定义了一种类似于sql的语言（HQL），他能让开发人员方便的使用mapper和reduce操作
缺点：
hive是批量处理的系统，所以是高延迟性的，在查询时会消耗时间成本。
hive不支持数据排序，不能查询数据cache,不能在线提供事物处理，不能实时更新。
优点：
hive能够更好的处理不变的大量的数据集（网络日志）的批量任务，有很好的扩展性（可以自动适应集群中机器的数量和数据量的动态变哈），容错性，延展性
hive数据的存储：
hive是建立在hadoop文件系统之上的，hive本身并没有专门的数据格式，也不能为数据建立索引。所以可以很自由的建立表，只需要告诉hive行的分隔符和列的分隔符就可以解析了
hive中有四类数据模型（表，外部表，桶，分区）
hive中的表类似数据库中的表，每一个表都有一个存储的目录。目录的配置在hive-site.xml文件中配置
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/opt/hive/warehouse</value>//对应以上在hdfs创建的文件目录 <description>location of default database for the warehouse</description>
比如你创建一个student表，那这个表的路径在hdfs中就是/opt/hive/warehouse/student，除了外部表，所有的表都存在这个目录下