纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行

Hive可以脱离传统Hadoop集群运行。核心在于替换三大组件：1）计算引擎可用Tez/Spark替代MapReduce；2）存储层可用S3/OSS等云存储替代HDFS；3）资源调度可用Kubernetes替代YARN。现代架构中，Hive更多作为SQL查询引擎，其底层可灵活搭配云存储和计算框架，实现更弹性的部署。完全脱离Hadoop是可行的，但需确保兼容的分布式存储、计算引擎和资源调度框架。

摘要：Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库软件，支持通过类SQL语言(HiveQL)管理大规模分布式数据集。它提供数据ETL、结构化机制和多存储系统访问能力，支持MapReduce、Tez和Spark等计算引擎。Hive与Spark可实现深度集成，包括Spark直接读写Hive表、Hive on Spark执行引擎、ETL流水线协作等场景。数据导入方式多样，包括LOAD DATA命令、外部表、INSERT查询、Sqoop工具等。程序员可通过执行日志、WebUI等方式感知底层计算引擎，并根据需求

在伪分布式模式下在 docker 容器内运行 Apache Hive，以便为 Hive 提供以下快速启动/调试/准备测试环境。

Apache Hive是一个分布式的、容错的数据仓库系统，支持大规模的分析。Hive Metastore（HMS）提供了一个元数据的中央存储库，可以很容易地对其进行分析，从而做出明智的、数据驱动的决策，因此它是许多数据湖架构的关键组件。Hive建立在Apache Hadoop之上，通过hdfs支持S3、adls、gs等存储。Hive允许用户使用SQL读取、写入和管理pb级的数据。