原文鏈接：https://cwiki.apache.org/confluence/display/HIVE
Apache Hive數據倉庫軟件設施，可以讀、寫和管理分佈式存儲上的大數據集(large datasets)，並且可以通過SQL去查詢數據集。
在Apache Hadoop之上構建的Hive，有如下的特性：
- 提供了通過SQL就可以輕鬆訪問數據的工具集，因此可以實現諸如抽取/轉換/裝載（ETL）任務、報表任務、數據分析這些數據倉庫任務
- 提供了一個機制，可以在各種數據格式上創建結構（爲數據賦予表結構）
- 可以直接訪問HDFS上的數據文件，或者訪問其他存儲系統上的文件，比如HBase
- 查詢通過Apache Tez或者Apache Spark或者MapReduce引擎執行
- 通過HPL-SQL(Hive Hybrid Procedural SQL On Hadoop (HPL/SQL) 是一個從Hive2.0.0開始爲Hive實現的過程SQL工具)提供了過程語言
- 通過Hive LLAP，Apache YARN和Apache Slider可以實現亞秒級數據查詢
Hive提供了標準的SQL功能，包括用於分析的很多後來的SQL:2003和SQL:2011特性。
Hive的SQL也可以根據用戶提供的代碼擴展，比如用戶定義函數(user-defined-functions,UDFs)，用戶定義聚合(user-defined-aggregates,UDAFs)還有用戶定義表級函數(user-defined-table-functions,UDTFs)。
Hive沒有強調數據必須存儲成什麼格式的。Hive自帶了一些連接器，支持逗號(comma separated values,CSV)和製表符(table separated values,TSV)分割的文本文件，還有Apache Parquet，Apache ORC等等格式。
用戶還可以自己擴展其他格式的Hive連接器，請參考開發者指南上關於文件格式和Hive序列化反序列化的詳細說明。
Hive不是爲在線事務處理數據而設計的。最好把Hive用於傳統的數據倉庫任務。
Hive被設計用於最大化伸縮性(支持Hadoop集羣上動態增加機器的伸縮性)、性能、擴展性、容錯性，並且和它的輸入數據鬆耦合。
Hive組件還包括HCatalog和WebHCat：
- HCatalog是Hive的一個組成部分，它是Hadoop上的一個表格和存儲管理層，使用戶可以用不同的數據處理工具(包括Pig和MapReduce)來更容易地讀寫數據。
- WebHCat提供了一個可以讓用戶通過REST風格的HTTP接口來運行Hadoop MapReduce(或者YARN)、Pig、Hive任務或者進行Hive元數據操作的服務。