一、嘛是數據倉庫和數據庫的區別？
hive的是一個數據倉庫，數據倉庫是面向主題的，偏向於做OLAP（online-Analytical-Processing），只要工作是方便給決策人員提供報表，來做決策分析。而傳統關係型數據庫比如MySQL是面向應用，主要工作是在指定的隔離機制中做增刪改查的，偏向OLTP（Online-Transation-Processing）聯機事務處理，同樣二者數據存儲結構也不同，OLAP存儲歷史的、聚集的、多維集成的數據，DB大小可在100G到TB級別（這也是絕大數數據倉庫使用HDFS做底層存儲的原因！！而不是windows的NTFS），OLTP是當前的最新的、二位分立的數據，DB大小在100M到GB級別。
二、 爲什麼要一般會把hive的元數據(版本分區等等信息)存在mysql中？
想說的是，hive只是個工具，包括它的數據分析，依賴於mapreduce，它的數據管理，依賴於外部系統，這一步其實不是必須的，因爲Hive默認的metadata（元數據）是存儲在Derby裏面的，但是有一個弊端就是同一時間只能有一個Hive實例訪問，這適合做開發程序時做本地測試。
Hive提供了增強配置，可將數據庫替換成mysql等關係型數據庫，將存儲數據獨立出來在多個服務示例之間共享。
由此可見，你在哪路徑下，執行hive指令，就在哪路徑下生成metastore_db。建一套數據庫文件，這樣是極其不合適的，公司裏每個人若不一樣，則會顯得非常混雜。導致員工之間無法公用交流。
***爲此，需公用的，mysql。***
這也是爲什麼，在安裝hive時，也需要配置mysql了，怪就怪在Derby太輕量無法執行並行操作。
三、把其他數據源，比如數據庫中的數據導入hive是用sqoop呢還是hive呢（當然在落地Hive之前要做ETL）？
sqoop簡介：Apache Sqoop is a tool designed for efficiently transferring bulk data between Apache Hadoop and structured datastores such as relational databases.也就是說sqoop是一種工具，用於在Apache Hadoop和結構化數據存儲（如關係數據庫）之間高效傳輸批量數據。
我們知道hive的作用就是把數據映射成數據倉庫的一張表，提供類SQL的查詢語言然後做數據分析，但是如果涉及到比較複雜的操作，就需要編寫UDF函數，可以是可以,但是比較麻煩,需要自己編程實現。但是sqoop本身就是一個工具,使用它將數據庫的數據導入數據倉庫比較方便。
未完待續!thanks for reading