1、hive:建立在Hadoop上的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供了简单的类SQL查询语言，称为QL，允许用户开发自定义的mapper、reducer来处理复杂的分析工作，十分适合数据仓库的统计分析。
2、Hive架构包括如下组件：
CLI、JDBC、Thrift Server、WEB GUI、Metastore and Diver，分成两类：服务端组件、客户端组件
服务端组件：
Driver组件：包括编译器、优化器、执行器，作用是将我们写的HQL进行解析、编译优化、生成执行计划，然后调用底层的marreduce计算框架
metastore组件：元数据服务组件，负责存储hive的元数据，hive的元数据存储在关系型数据库中，hive支持把metastore服务独立出来，安装到远程的服务集群里，从而解耦hive服务和metastore服务，从而保证hive运行的健壮性
thrift服务：用来进行可扩展且跨语言服务的开发，hive集成该服务，能让不同的开发语言调用hive接口
客户端组件：
CLI:命令行接口
thrift客户端：hive的许多客户端接口是建立在thrift客户端的基础之上，包括JDBC、ODBC
WEB GUI:可以通过浏览器的方式访问hive提供的服务接口，该接口对应hive的hwi(hive web interface)，所以首先要启动hwi服务
3、metastore组件：
hive元数据存放地，包括metastore服务、后台数据存储两部分
metastore服务：
建立在后台数据存储介质上，并且可以和hive提供的服务进行交互的服务组件，默认情况下metastore服务是和hive服务安装在一起的，但是也可以独立出来，提升hive服务效率
hive执行流程如下图：
4、和普通关系数据库的区别
|
Hive |
RDBMS |
|
|
查询语言 |
HQL |
SQL |
|
数据存储 |
HDFS |
Raw Device or Local FS |
|
索引 |
无 |
有 |
|
执行 |
MapReduce |
Excutor |
|
执行延迟 |
高 |
低 |
|
处理数据规模 |
大 |
小 |
5、数据格式：hive中没有定义专门的数据格式，可以由用户指定，需要指定三个属性：(1)列分隔符(空格、 、x001)、(2)行分隔符(" "、x002)、(3)读取数据的方法
hive中文件有3种格式：TextFile、SequenceFile、RCFile
hive在进行加载时不需要进行数据格式的转换，只是将数据复制到相应的HDFS目录，所以数据加载速度相对数据库要快一些
6、Hive中的数据不允许修改，在加载的时候就已经确定
7、索引：由于Hive中没有索引，当要访问hive数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟要高，但是由于MR的引入，可以并行访问数据，但是不适合在线数据查询
8、hive中除了select * from语句不需要生成MR任务执行外，其它都需要
9、hive包含以下几种数据模型：
（1）table：
每个table在hive中都有一个相应的目录存储数据，如table a的hdfs目录为/warehouse/a，其中warehouse是hive-site.xml中由hive.metastore.warehouse.dir属性指定，所有的table数据都保存在这个目录下
（2）external table：
数据存储在hdfs中，可以创建分区，并不会将数据移动到仓库目录中
（3）partition：表table的一个partition对应表下的一个目录，所有partition的数据都对应在相应的目录下，如表a包含dt、city两个partition，则对应于 dt = 20100801, ctry = US 的 HDFS 子目录为：/ warehouse /xiaojun/dt=20100801/ctry=US；对应于 dt = 20100801, ctry = CA 的 HDFS 子目录为；/ warehouse /xiaojun/dt=20100801/ctry=CA
（4）buckets：对指定列进行hash，根据hash值切分数据，每个bucket对应一个文件，例如将表a中 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00000；hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00020
下面记录一下hive加载本地数据的方法：
1、首先在本地创建一个文本文件，如empinfo.txt，内容如下：
1|name1|25|13188888888888
2|name2|30|13888888888888
3|name3|3|147896221
2、输入hive进入hive模式：
hive>
3、创建表：
create table tb_emp_info
> (id int,
> name string,
> age int,
> tel string)
> ROW FORMAT DELIMITED
> FIELDS TERMINATED BY '|'
> STORED AS TEXTFILE;
4、加载本地数据：
load data local inpath 'empinfo.txt' into table tb_emp_info;
5、select * from tb_emp_info;查询是否有数据，验证数据是否加载成功。
6、查看该表对应的hdfs目录：
dfs -ls /user/hive/warehouse/tb_emp_info;
查看文件内容：
dfs -text /user/hive/warehouse/tb_emp_info/empinfo.txt;
显示如下内容：
1|name1|25|13188888888888
2|name2|30|13888888888888
3|name3|3|147896221
在界面查看hdfs目录也能看到该文件。