1 Hive与传统数据库对比
hive用于海量数据的离线数据分析。
hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析。
更直观的对比请看下面这幅图： 
2 Hive 数据模型
Hive中所有的数据都存储在HDFS中，没有专门的数据存储格式
在创建表时指定数据中的分隔符，Hive 就可以映射成功，解析数据。
Hive中包含以下数据模型：
db：在hdfs中表现为hive.metastore.warehouse.dir目录下一个文件夹
table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹
external table：数据存放位置可以在HDFS任意指定路径
partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录
bucket：在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件
二、Hive 安装部署
Hive安装前需要安装好JDK和Hadoop。配置好环境变量。如果需要使用mysql来存储元数据，则需要mysql也安装好。
1．metadata 、metastore
Metadata即元数据。元数据包含用Hive创建的database、table、表的字段等元信息。元数据存储在关系型数据库中。如hive内置的Derby、第三方如MySQL等。
Metastore即元数据服务，作用是：客户端连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。