什么是Hive？
由FaceBook开源用于解决海量结构化日志的俄数据统计。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类sql查询功能。
（1）使用HQL作为查询接口。
（2）使用HDFS进行数据存储。
（3）使用MapReduce计算
本质是：将HQL转化成MapR额度测程序。
Hive在Hadoop生态系统中所处的位置：
Hive架构
Client（用户接口）
CLI（hive shell）， JDBC/ODBC（java访问hive）， WEBUI（浏览器访问hive）
Metastore（元数据）
元数据包括：表名，表所属的数据库（默认是default），表的拥有着，列/分区子段，表的类型（是否是外部表），表的数据所在目录等。
Hadoop
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。
Driver（驱动器）
包含：解析器，编译器，优化器，执行器
解析器：将SQL字符串转换成抽象的语法树AST，这一步一般都是使用第三方工具库完成，如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在，子段是否存在，SQL语义是否有误。
编译器：将AST编译生成逻辑执行计划。
优化器：对逻辑执行计划进行优化。
执行器：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/TEZ/Spark;
Hive优点与使用场景
优点
（1）操作接口使用SQL语法，提供快速开放能力。
（2）避免写MapReduce，减少开发人员工作成本。
（3）统一的数据管理，可与Impala/spark等共享数据
（4）易扩展（可扩展集群规模），支持自定义函数。
使用场景
（1）数据的离线处理；如，日志分析，海量结构化数据的离线分析。
（2）Hive的执行迟延比较高，因此Hive常用于对时实行要求不高的数据分析场景。
（3）Hive迟延比较高，优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势。