第1章 Hive基本概念
1.1 什麼是Hive
Hive：由Facebook開源用於解決海量結構化日誌的數據統計。
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射爲一張表，並提供類SQL查詢功能。
本質是：將HQL轉化成MapReduce程序？ 怎麼進行轉換的，詳見https://blog.csdn.net/qq_26442553/article/details/79616207
大體流程爲：
1.1.2 hive的幾點注意：
1）Hive的數據存儲在hdfs上，簡單的說hive就是hdfs的簡單一種映射，比如：hive的一張表映射hdfs上的一個文件，hive的一個數據庫就映射爲hdfs上的文件夾
2）Hive是一個計算框架，他是MapReduce的一種封裝，實際上他的底層還是MR，Hive就是用人們熟悉的sql對數據進行分析的
3）Hive執行程序是運行在Yarn上的
1.1.3 缺點
1．Hive的HQL表達能力有限
（1）迭代式算法無法表達
（2）數據挖掘方面不擅長
2．Hive的效率比較低
（1）Hive自動生成的MapReduce作業，通常情況下不夠智能化
（2）Hive調優比較困難，粒度較粗
1.2 ★ Hive架構原理
1.3 Hive和傳統的RDBMS數據庫比較
由於 Hive 採用了類似SQL 的查詢語言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易將 Hive 理解爲數據庫。其實從結構上來看，Hive 和數據庫除了擁有類似的查詢語言，再無類似之處。本文將從多個方面來闡述 Hive 和數據庫的差異。數據庫可以用在 Online 的應用中，但是Hive 是爲數據倉庫而設計的，清楚這一點，有助於從應用角度理解 Hive 的特性。
1.3.1 查詢語言
由於SQL被廣泛的應用在數據倉庫中，因此，專門針對Hive的特性設計了類SQL的查詢語言HQL。熟悉SQL開發的開發者可以很方便的使用Hive進行開發。
1.3.2 數據存儲位置
Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的數據都是存儲在 HDFS 中的。而數據庫則可以將數據保存在塊設備或者本地文件系統中。
1.3.3 數據更新
由於Hive是針對數據倉庫應用設計的，而數據倉庫的內容是讀多寫少的。因此，Hive中不建議對數據的改寫，所有的數據都是在加載的時候確定好的。而數據庫中的數據通常是需要經常進行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加數據，使用 UPDATE … SET修改數據。
1.3.4 索引
Hive沒有索引，在加載數據的過程中不會對數據進行任何處理，甚至不會對數據進行掃描，因此也沒有對數據中的某些Key建立索引。Hive要訪問數據中滿足條件的特定值時，需要暴力掃描整個數據，因此訪問延遲較高。由於 MapReduce 的引入， Hive 可以並行訪問數據，因此即使沒有索引，對於大數據量的訪問，Hive 仍然可以體現出優勢。數據庫中，通常會針對一個或者幾個列建立索引，因此對於少量的特定條件的數據的訪問，數據庫可以有很高的效率，較低的延遲。由於數據的訪問延遲較高，決定了 Hive 不適合在線數據查詢。
1.3.5 執行
Hive中大多數查詢的執行是通過 Hadoop 提供的 MapReduce 來實現的。而數據庫通常有自己的執行引擎。
1.3.6 執行延遲
Hive 在查詢數據的時候，由於沒有索引，需要掃描整個表，因此延遲較高。另外一個導致 Hive 執行延遲高的因素是 MapReduce框架。由於MapReduce 本身具有較高的延遲，因此在利用MapReduce 執行Hive查詢時，也會有較高的延遲。相對的，數據庫的執行延遲較低。當然，這個低是有條件的，即數據規模較小，當數據規模大到超過數據庫的處理能力的時候，Hive的並行計算顯然能體現出優勢。
1.3.7 可擴展性
由於Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可擴展性是和Hadoop的可擴展性是一致的（世界上最大的Hadoop 集羣在 Yahoo!，2009年的規模在4000 臺節點左右）。而數據庫由於 ACID 語義的嚴格限制，擴展行非常有限。目前最先進的並行數據庫 Oracle 在理論上的擴展能力也只有100臺左右。
1.3.8 數據規模
由於Hive建立在集羣上並可以利用MapReduce進行並行計算，因此可以支持很大規模的數據；對應的，數據庫可以支持的數據規模較小。
