1、Hive 基本概念
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；
Hive是构建在Hadoop 之上的数据仓库；
使用HQL作为查询接口；
使用HDFS存储；
使用MapReduce计算；
简单来说，Hive就是在Hadoop上架了一层SQL接口，可以将SQL翻译成MapReduce去Hadoop上执行，这样就使得数据开发和分析人员很方便的使用SQL来完成海量数据的统计和分析，而不必使用编程语言开发MapReduce那么麻烦。
2、hive优缺点
优点： 入门简单，避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本；
统一的元数据管理，可与impala/spark等共享元数据；
灵活性和扩展性比较好：支持UDF，自定义存储格式等；
适合离线数据处理
缺点： Hive的效率比较低，由于hive是基于hadoop，Hadoop本身是一个批处理，高延迟的计算框架
其计算是通过MapReduce来作业，具有高延迟性
Hive适合对非实时的、离线的、对响应及时性要求不高的海量数据批量计算，即查询，统计分析
3、Hive 架构
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：表名、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）、表的数据所在目录等；
默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用采用MySQL存储Metastore；
Hadoop
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算；
