1：hive
1.1：hive简介
Hive 由 Facebook 实现并开源，是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据
映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能，底层数据是存储在 HDFS 上。Hive
的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行，使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利
用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据，适用于离线的批量数据计算。
Hive 只适合用来做海量离线数据统计分析，也就是数据仓库。
1.2：架构
CLI，Shell 终端命令行（Command Line Interface），采用交互形式使用 Hive 命令行与 Hive进行交互，最常用（学习，调试，生产）
JDBC/ODBC，是 Hive 的基于 JDBC 操作提供的客户端，用户（开发员，运维人员）通过这连接至Hive server 服务
Web UI，通过浏览器访问 Hive
语句执行
1.3：优缺点
1：优点：
1、可扩展性,横向扩展，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
横向扩展：通过分担压力的方式扩展集群的规模
纵向扩展：一台服务器cpu i7-6700k 4核心8线程，8核心16线程，内存64G => 128G
2、延展性，Hive 支持自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数
3、良好的容错性，可以保障即使有节点出现问题，SQL 语句仍可完成执行
2：缺点：
1、Hive 不支持记录级别的增删改操作，但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结
果导入到文件中
2、Hive 的查询延时很严重，因为 MapReduce Job 的启动过程消耗很长时间，所以不能用在交互查询系统中。
3、Hive 不支持事务
1.4、Hive 的数据存储
1：存储结构
1、Hive 的存储结构包括数据库、表、视图、分区和表数据等。数据库，表，分区等等都对
应 HDFS 上的一个目录。表数据对应 HDFS 对应目录下的文件。
2、Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式，因为 Hive 是读模式
（Schema On Read），可支持 TextFile，SequenceFile，RCFile 或者自定义格式等
3、 只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据
Hive 的默认列分隔符：控制符 Ctrl + A，\x01
Hive 的默认行分隔符：换行符 \n 4、Hive 中包含以下数据模型：
database：在 HDFS 中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
table：在 HDFS 中表现所属 database 目录下一个文件夹
external table：与 table 类似，不过其数据存放位置可以指定任意 HDFS 目录路径
partition：在 HDFS 中表现为 table 目录下的子目录
bucket：在 HDFS 中表现为同一个表目录或者分区目录下根据某个字段的值进行 hash 散列之后的多个文件
view：与传统数据库类似，只读，基于基本表创建
5、Hive 的元数据存储在 RDBMS 中，除元数据外的其它所有数据都基于 HDFS 存储。默认情况下，Hive 元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户会话，则需要一个独立的元数据库，使用MySQL 作为元数据库，Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持。
6、Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和 Bucket 表
2：内部表和外部表的区别：
删除内部表，删除表元数据和数据
删除外部表，删除元数据，不删除数据
内部表和外部表的使用选择：
他们的区别不明显，如果数据的所有处理都在 Hive 中进行，那么倾向于选择内部表，但是如果 Hive 和其他工具要针对相同的数据集进行处理，外部表更合适。
使用外部表访问存储在 HDFS 上的初始数据，然后通过 Hive 转换数据并存到内部表中
使用外部表的场景是针对一个数据集有多个不同的 Schema
通过外部表和内部表的区别和使用选择的对比可以看出来，hive 其实仅仅只是对存储在HDFS 上的数据提供了一种新的抽象。而不是管理存储在 HDFS 上的数据。所以不管创建内部表还是外部表，都可以对 hive 表的数据存储目录中的数据进行增删操作。
3：分区表和分桶表的区别：
Hive 数据表可以根据某些字段进行分区操作，细化数据管理，可以让部分查询更快。同时表和分区也可以进一步被划分为 Buckets，分桶表的原理和 MapReduce 编程中的HashPartitioner 的原理类似
分区和分桶都是细化数据管理，但是分区表是手动添加区分，由于 Hive 是读模式，所以对添加进分区的数据不做模式校验，分桶表中的数据是按照某些分桶字段进行 hash 散列形成的多个文件，所以数据的准确性也高很多
分区：根据字段分区。分桶：根据字段hash散列
2：hive的3种连接方式
2.1：hive
在bin目录下，执行hive进入
2.2：HiveServer2/beeline
2.3：web UI
在hive-site.xml配置文件中配置了ip和端口等信息
浏览器输入：ip:port/hwi