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Hive是什么
Hive是由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志统计的数据仓库工具，可以将数据文件映射成一张表，提供类SQL查询功能。本质是将HQL转换成MapReduce程序。
数据存储在HDFS上，数据底层默认实现是MapReduce，执行程序运行在Yarn上。
Hive的优缺点
优点
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操作接口采用类 SQL 语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）
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避免去写 MapReduce 程序，减少开发人员的学习成本
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执行延迟较高，因此 Hive 常用于数据分析，对实时性要求不高的场合
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处理大数据有优势，对于小数据没有优势
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支持用户自定义函数，可以根据自己的需求来实现函数
缺点
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HQL表达能力有限
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效率较低，延迟高
Hive架构原理
用户接口：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC（java访问hive）、WEBUI（浏览器访问hive）
元数据：Metastore
元数据包括：表面、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表数据所在目录等。
默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore
Hadoop
使用HDFS进行存储，MapReduce进行计算
驱动器：Driver
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解析器（SQL Parser）：将 SQL 字符串转换成抽象语法树 AST，这一步一般都是用第三方工具库完成，比如 antlr；对 AST 进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL 语义是否有误等。
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编译器（Physical PLan）：将 AST 编译生成逻辑执行计划。
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优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
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执行器（Execution）：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 MapReduce或者Spark。
总结：
Hive 通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的 Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成 MapReduce，提交到 Hadoop 中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
Hive和数据库比较
由于 Hive 采用了类似 SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。数据库可以用在 Online 的应用中，但是 Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。
查询语言
由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
数据存储位置
Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
数据更新
由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使 用 INSERT INTO … VALUES 添 加 数 据 ， 使用 UPDATE … SET 修改数据。
索引
没有索引，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。
执行
Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。
执行延迟
Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
可扩展性
由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009 年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
数据规模
由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小
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