Hive概述
什么是 Hive？
* Hive 是建立在 Hadoop HDFS 上的数据库仓库基础建构
* Hive 可以用来进行数据库提取转化加载（ETL）
* Hive 定义了简单的类似 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据
* Hive 允许熟悉 MapReduce 的开发者自定义 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂工作
* Hive 是 SQL 解析引擎，它将 SQL 语句转化成 M/R Job，然后在 Hadoop 执行
* Hive 的表其实就是 HDFS 的目录/文件
Q：数据仓库与数据库的区别？
A：数据仓库是一个面向主题（用户关注的重点）的、集成的（来自于分散的数据，可以来自于Oracle、Mysql、文本等）、不可更新的（方便决策，所以一般只有查询功能）、随时间不变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
数据仓库的结构和建立过程
首先要有数据源，数据源可以不限；接着对不同的数据进行存储和管理，即ETL（抽取、转换（转换成符合格式要求的数据）、装载）；最后要有数据仓库引擎，需要有不同的服务器提供不同的服务，例如，前端展示（数据查询、数据报表、数据分析、各类应用）。
OLTP应用与OLAP应用
OLTP应用：面向事物，频率非常高，例如，银行转账。转账和扣钱要同步
OLAP应用：面向分析查询，不会更新、删除、和更新操作，例如，推荐系统
Hive安装的三种方式
Hive的数据模型
- 星型模型：例如，推荐系统，以商品为中心，有很多订单信息、客户信息、厂家信息、促销信息、物流信息等边沿，构成了星星一样的模型。
- 雪花模型：基于星型模型发展起来的。例如，上述还可以客户信息模型为中心继续反战家庭信息、银行信息等，还可以以别的主题为中心继续发展，模型越发展越大，成为一个雪花模型。
Hive的体系结构
一、元数据
- Hive将元数据存储在数据库中（metastore），支持mysql、derby等数据库。默认存储在derby数据库中。
- 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），标的数据所在目录等
二、HQL的执行过程
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，并在随后有MapReduce调用执行。
