Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言HQL，用于处理和分析大规模结构化数据。它不存储和处理数据，而是依赖HDFS和MapReduce。Hive适用于批处理静态数据，支持ETL过程，提供CLI、HWI、JDBC/ODBC、Thrift Server等多种访问接口。与HBase互补，Hive通过HQL转换为MapReduce作业进行数据处理。此外，文章还介绍了Hive的安装、基本操作及工作原理。
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。在Hadoop中用来处理结构化数据。Hive查询语言采用Hive为MapReduce处理结构化数据。Hive不是实时查询语言。
一、数据仓库概念：
面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集和，用于支持管理决策。
根本目的：
数据仓库的管理和应用
数据仓库和数据库的区别：数据仓库的数据是稳定的，只读的，数据仓库存储历史数据，数据库只能保留某个时刻的特性，而数据仓库则保留了所有的历史数据。（用于帮助企业分析、决策）
传统数据仓库面临的挑战：1、面对实时海量数据，无法满足快速增长的海量数据存储要求2、无法有效处理不同类型数据3、计算和处理能力不足
二、Hive
基于hadoop平台的一个数据仓库工具，底层hadoop平台之上。
Hive本身不支持数据的存储和处理，但它给用户提供了一个编程接口，类似于SQL
借助HDFS存储数据
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