hive基本概念

1.1 Hive简介
什么是Hive
是一个基于hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射成一张数据表，并提供类SQL的查询功能。

Hive的意义是什么
背景：hadoop是个好东西，但是学习难度大，成本高，坡度陡。
意义（目的）：降低程序员使用hadoop的难度。降低学习成本。

Hive可以对数据进行存储与计算
存储使用HDFS存储
计算使用MapReduce进行计算。

Hive的特性
1、扩展性 ： Hive的扩展性与集群的扩展性相同
2、延展性：Hive支持用户自定义函数，编写符合自己业务需求的函数。
3、容错性：节点出现问题（宕机/断电）SQL仍可完成执行。

1.2 Hive架构
架构图

基本组成:
元数据：描述数据的数据（属性）
表名称、字段名，字段的数据类型。
内部执行流程
解释器 -> 编译器 -> 优化器 -> 执行器

1.3 Hive与Hadoop的关系
Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据

1.4 Hive与传统数据库对比
hive用于海量数据的离线数据分析

数据格式：
Hive中没有定义专门的数据格式

数据格式部分自定义：
列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）
行分隔符（”\n”）
读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。
Hive在加载数据的过程就是拷贝数据的过程，不需要特定的转化。不会对数据本身进行任何修改，甚至不会对数据
进行扫描。
Hive 中不支持对数据的改写和添加（对文本内数据的添加），
Hive 在加载数据的过程中不会对数据中的某些 Key 建立索引。所以Hive不适合在线数据查询（要求相应速度快）。

总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析

1.5 Hive支持的数据格式
可支持Text，
SequenceFile，
ParquetFile，
ORC格式
RCFILE等