Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供类SQL查询功能。它降低了使用Hadoop进行大数据分析的门槛，允许用户使用SQL语法进行查询。Hive的主要特点包括可扩展性、用户自定义函数支持和良好的容错性。Hive与Hadoop紧密集成，利用HDFS存储数据，使用MapReduce进行查询分析。与传统数据库相比，Hive更适合离线数据分析，且不支持数据的改写和添加，不适合在线查询。Hive的数据模型包括DB、Table、External Table、Partition和Bucket，所有数据都存储在HDFS中。
Hive基本概念
HIVE
一、Hive简介
1.什么是Hive
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（HQL）。
其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具。
2.为什么使用Hive
- 直接使用hadoop所面临的问题
人员学习成本太高
项目周期要求太短
MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 - 为什么要使用Hive
操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。
避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
功能扩展很方便。
3.Hive的特点
- 可扩展
Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。 - 延展性
Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 - 容错
良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。
二、Hive架构
架构图
基本组成
用户接口：包括CLI
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