Hive是一个数据仓库基础工具，它是建立在Hadoop之上的数据仓库，在某种程度上可以把它看做用户编程接口（API），本身也并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。它提供了一系列对数据进行提取、转换、加载的工具。依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。

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Q：Hive是什么?

A：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。本质是将HQL转换为MapReduce程序。

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Q：Hive的设计目标是什么?

A：1、Hive的设计目标是使Hadoop上的数据操作与传统SQL相结合，让熟悉SQL编程开发人员能够轻松向Hadoop平台迁移

2、Hive提供类似SQL的查询语言HQL，HQL在底层被转换为相应的MapReduce操作

3、Hive在HDFS上构建数据仓库来存储结构化的数据，这些数据一般来源与HDFS上的原始数据，使用Hive可以对这些数据执行查询、分析等操作。

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Q：Hive的数据模型是怎样的？

A：Hive数据库

内部表

外部表

分区

桶

Hive的视图

Hive在创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径，若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据位置做任何改变，在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，外部表只会删除元数据，不删除数据。这样来说，外部表要比内部表安全，数据组织液更加灵活，方便共享源数据。

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Q：Hive都有哪些调用方式？

A：1、Hive Shell

2、Thrift

3、JDBC

4、ODBC

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Q：Hive的运行机制是什么？

A：1、将sql转换成抽象语法树

2、将抽象语法树转化成查询块

3、将查询块转换成逻辑查询计划(操作符树)

4、将逻辑计划转换成物理计划(M\Rjobs)

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