本文详细介绍了Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL来处理和分析数据。Hive支持MapReduce、Spark和Tez等多种计算引擎，通过HiveServer进行远程查询，并使用元数据管理存储结构信息。HiveQL解析器将查询语句转化为可执行任务，执行引擎负责实际的数据处理。
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理。Hive将HiveQL语句转换一系列成MapReduce作业并执行。目前，Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两中分布式计算引擎。图1.1为Hive的体系结构。
图1.1Hive体系结构
由图可以看出，Hive系统由用户接口层、HiveServer层、元数据管理、HiveQL解析器以及执行引擎构成。
1.1、用户接口层
用户接口层包含了用户使用Hive的所有方式，包括命令行方式（CLI和Beeline）,JDBC方式以及ODBC方式等。下面分别进行介绍：
1）CLI
CLI(Command Line Interface)是hive的命令行接口，提供了用户通过命令行的方式使用hive。执行${HIVE_HOME}/bin/hive即可进入Hive的命令行交互模式。CLI支持HiveQL语句、函数创建、设置属性等操作。使用CLI不需要其他额外的服务（Hadoop等分布式系统需要提前启动），另外，同一时刻只能
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