Hive笔记整理（一）

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，Hive利用类SQL语言来查询大数据，它能够将SQL语句转换为MapReduce任务执行。Hive最初由Facebook开发，是一个开源工具。Hive在处理大规模数据时表现优异， 它使用Hadoop HDFS来存储和处理数据，Hive的查询语句使用Hadoop的MapReduce作为执行引擎。

Hive的组成： 

Hive包含多个组件，它们协同工作来处理大量数据。主要组件包括：

1. 元数据存储：Hive包含一个元数据存储，用于管理数据的结构，目录和表等信息。默认情况下，Hive将元数据存储在内存中，但是这也可以配置为将元数据存储在关系型数据库中。

2. 驱动程序：Hive驱动程序负责将HiveQL查询翻译成MapReduce作业并执行它们。

3. 解析器：Hive解析器负责解析用户提交的HiveQL查询，并将它们转换为HiveQL语句对象。

4. 编译器：Hive编译器将HiveQL语句对象转换为可执行的MapReduce作业。

5. MapReduce执行引擎：Hive使用Hadoop的MapReduce作为执行引擎处理MapReduce作业。

6. 用户接口：Hive提供HiveShell和WebUI两种用户接口，用户可以使用命令行或Web UI发送HiveQL查询。

Hive的特点： 

1. 大规模数据处理：Hive支持大规模数据处理，它能够处理TB级以上的数据量。

2. 可扩展性：Hive是基于Hadoop生态系统构建的，具有良好的可扩展性和容错机制。

3. SQL语言：Hive使用类SQL语言（HiveQL）查询数据，这使得用户可以通过熟悉的方式查询Hive中的数据。Hive支持各种SQL函数和语句，如WHERE，JOIN，GROUP BY等。

4. 易于使用：Hive易于安装和使用，用户可以通过命令行或Web UI访问Hive。

5. 元数据管理：Hive提供了良好的元数据管理机制，它支持自定义表，分区和数据类型等。

Hive的应用场景： 

Hive在处理大量结构化数据时表现优异，以下是Hive的应用场景：

1. 数据仓库：Hive可以作为数据仓库工具使用，用于处理大量结构化数据。

2. 数据分析：Hive可以处理大规模数据集，并提供类SQL语言来分析数据。

3. 数据可视化：Hive可以将大数据转换为易于理解的可视化图表和报告，用于帮助业务分析人员做出更好的决策。

4. 数据挖掘：Hive可以在大量数据集中挖掘数据模式和关系。

总结：

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类SQL语言来查询大量数据集，性能出色，易于使用，扩展性强，适用于数据仓库，数据分析，数据挖掘和数据可视化等场景。