Hive简介

hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库工具(框架)，可以将结构化的数据文件映射成一张数据表，并可 以使用类sql的方式来对这样的数据文件进行读，写以及管理（包括元数据）。这套HIVE SQL 简称 HQL。hive的执行引擎可以是MR、spark、tez。

如果执行引擎是MapReduce的话，hive会将Hql翻译成MR进行数据的计算。 用户可以使用命令行工具 或JDBC驱动程序来连接到hive。

1.学习成本低
提供了类SQL查询语言HQL(简单，容易上手)，避免了直接写MapReduce（适合java语言不好的，sql 熟练的人），减少开发人员的学习成本。

2.可扩展性好
为超大数据集设计了计算/扩展能力（MR作为计算引擎，HDFS作为存储系统），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。

3.适合做离线分析处理(OLAP)
Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。

4.延展性好
Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

5.良好的容错性
某个数据节点出现问题HQL仍可完成执行。

6.统计管理
提供了统一的元数据管理

1. hive的HQL表达能力有限
   迭代式算法无法表达，比如PageRank(网页排名)
   数据挖掘方面，比如kmeans(k均值聚类算法)

2. hive的效率比较低
   hive自动生成的mapreduce作业，通常情况下不够智能化
   hive调优比较困难，粒度较粗

1. 用户提交查询等任务给Driver。

2. 驱动程序将Hql发送编译器，检查语法和生成查询计划。

3. 编译器Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。

4. 编译器Compiler得到元数据信息，对任务进行编译，先将HiveQL转换为抽象语法树，然后将抽象语法树转换成查询块，将查询块转化为逻辑的查询计划，重写逻辑查询计划，将逻辑计划转化为物理的计划 （MapReduce）, 最后选择最佳的策略。

5. 将最终的计划提交给Driver。到此为止，查询解析和编译完成。

6. Driver将计划Plan转交给ExecutionEngine去执行。

7. 在内部，执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker，在名称节点并把它 分配作业到TaskTracker，这是在数据节点。在这里，查询执行MapReduce工作。

   7.1 与此同时,在执行时,执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。

8. 执行引擎接收来自数据节点的结果。

9. 执行引擎发送这些结果值给驱动程序。

10. 驱动程序将结果发送给Hive接口。