Hive的概述
1、Hive基本概念
1.1 Hive简介
Hive本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更近一步说hive就是一个MapReduce客户端。
为什么使用Hive?
使用hadoop，成本太高，项目要求周期太短，MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大。如果使用hive的话，可以操作接口采用类SQL语法，提高开发能力，免去了写MapReduce功能扩展很方便（比如：开窗函数）。
Hive的特点：
1、可扩展性
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
2、延申性
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、容错
即使节点出现错误，SQL仍然可以完成执行
Hive的优缺点：
优点：
1、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）
2、避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本
3、Hive的延迟性比较高，因此Hive常用于数据分析，适用于对实时性要求不高的场合
4、Hive 优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为 Hive 的执行延迟比较高。（不断地开关JVM虚拟机）
5、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。
6、集群可自由扩展并且具有良好的容错性，节点出现问题SQL仍可以完成执行
缺点：
1、Hive的HQL表达能力有限
（1）迭代式算法无法表达 （反复调用，mr之间独立，只有一个map一个reduce，反复开关）
（2）数据挖掘方面不擅长
2、Hive 的效率比较低
（1）Hive 自动生成的 MapReduce 作业，通常情况下不够智能化
（2）Hive 调优比较困难，粒度较粗 （hql根据模板转成mapreduce，不能像自己编写mapreduce一样精细，无法控制在map处理数据还是在reduce处理数据）
Hive和传统数据库对比
hive和mysql什么区别？
1.2 Hive架构
1.2.1 Client
Hive允许client连接的方式有三个CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问 hive）。JDBC访问时中间件Thrift软件框架，跨语言服务开发。DDL DQL DML,整体仿写一套SQL语句。
1）client–需要下载安装包
2）JDBC/ODBC 也可以连接到Hive
现在主流都在倡导第二种 HiveServer2/beeline
做基于用户名和密码安全的一个校验 3）Web Gui
hive给我们提供了一套简单的web页面
我们可以通过这套web页面访问hive 做的太简陋了
1.2.2 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。
一般需要借助于其他的数据载体（数据库）
主要用于存放数据库的建表语句等信息
推荐使用Mysql数据库存放数据
连接数据库需要提供：uri username password driver
1.2.3 Driver（面试题：sql语句是如何转化成MR任务的？）
元数据存储在数据库中，默认存在自带的derby数据库（单用户局限性）中，推荐使用Mysql进行存储。
1） 解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST（从3.x版本之后，转换成一些的stage），即检验SQL语句是否正确，完整，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
2） 编译器（Physical Plan）：将AST编译（从3.x版本之后，转换成一些的stage）生成逻辑执行计划。
3） 优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化，将一些可以进行合并的计划进行优化。
4） 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 MR/Spark/flink。
1.2.4 数据处理
Hive的数据存储在HDFS中，计算由MapReduce完成。HDFS和MapReduce是源码级别上的整合，两者结合最佳。解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。
1.4 Hive的三种交互方式
1）第一种交互方式
shell交互Hive，用命令hive启动一个hive的shell命令行，在命令行中输入sql或者命令来和Hive交互。
服务端启动metastore服务（后台启动）：nohup hive --service metastore &
进入命令:hive
退出命令行：quit;
2）第二种交互方式
Hive启动为一个服务器，对外提供服务，其他机器可以通过客户端通过协议连接到服务器，来完成访问操作，这是生产环境用法最多的
服务端启动hiveserver2服务：
nohup hive --service metastore &
nohup hiveserver2 &需要稍等一下，启动服务需要时间：
进入命令:1)先执行： beeline ，再执行： !connect jdbc:hive2://master:10000 2)或者直接执行： beeline -u jdbc:hive2://master:10000 -n root
退出命令行：!exit
3）第三种交互方式
使用 –e 参数来直接执行hql的语句
bin/hive -e "show databases;"
使用 –f 参数通过指定文本文件来执行hql的语句
特点：执行完sql后，回到linux命令行。
vim hive.sqlcreate database bigdata30_test;
use bigdata30_test;create table test1
(id bigint,name string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';show tables;
hive -f hive.sql
4）hive cli和beeline cli的区别
1.5 Hive元数据
Hive元数据库中一些重要的表结构及用途，方便Impala、SparkSQL、Hive等组件访问元数据库的理解。
1、存储Hive版本的元数据表(VERSION)，该表比较简单，但很重要,如果这个表出现问题，根本进不来Hive-Cli。比如该表不存在，当启动Hive-Cli的时候，就会报错“Table 'hive.version' doesn't exist”
2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS)
DBS：该表存储Hive中所有数据库的基本信息。
DATABASE_PARAMS：该表存储数据库的相关参数。
3、Hive表和视图相关的元数据表
主要有TBLS、TABLE_PARAMS、TBL_PRIVS，这三张表通过TBL_ID关联。
TBLS:该表中存储Hive表，视图，索引表的基本信息。
TABLE_PARAMS:该表存储表/视图的属性信息。
TBL_PRIVS：该表存储表/视图的授权信息。
4、Hive文件存储信息相关的元数据表
主要涉及SDS、SD_PARAMS、SERDES、SERDE_PARAMS，由于HDFS支持的文件格式很多，而建Hive表时候也可以指定各种文件格式，Hive在将HQL解析成MapReduce时候，需要知道去哪里，使用哪种格式去读写HDFS文件，而这些信息就保存在这几张表中。
SDS：该表保存文件存储的基本信息，如INPUT_FORMAT、OUTPUT_FORMAT、是否压缩等。TBLS表中的SD_ID与该表关联，可以获取Hive表的存储信息。
SD_PARAMS: 该表存储Hive存储的属性信息。
SERDES:该表存储序列化使用的类信息。
SERDE_PARAMS:该表存储序列化的一些属性、格式信息，比如:行、列分隔符。
5、Hive表字段相关的元数据表
主要涉及COLUMNS_V2：该表存储表对应的字段信息。
