一、Hive基本原理
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类似sql查询（HQL）功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务，避免开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
Hive将元数据存储在数据库（RDBMS）中，比如MySQL、Derby中。Hive有三种模式连接到数据，其方式是：单用户模式，多用户模式和远程服务模式。（也就是内嵌模式
、本地模式、远程模式）。
二、Hive的体系结构：
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Metastore：元数据，存储系统目录以及关于表、列、分区等的元数据。
Driver ：驱动，控制 HiveQL 生命周期的组件，当 HiveQL 查询穿过 Hive时，该驱动管理着会话句柄以及任何会话的统计。
Query Compiler：查询编译器， 将HQL编译成有向无环图（directed acyclic graph, DAG）形式的map/reduce任务。
Execution Engine ：执行引擎 ，依相依性顺序（dependency order）执行由编译器产生的任务。
HiveServer ： 提供健壮的接口（thrift interface ）、JDBC/ODBC 服务以及整合 Hive 和其它应用。
Client ：类似命令行接口CLI（Command Line Interface）， web UI 以及JDBC/ODBC驱动。
执行过程：
Hive的工作原理简单的说就是一个查询引擎，执行顺序是：
接收SQL
词法分析/语法分析：使用antlr将SQL语句解析成抽象语法树（AST）
语义分析：从Metastore获取模式信息，验证SQL语句中队表名，列名，以及数据类型的检查和隐式转换，以及Hive提供的函数和用户自定义的函数（UDF/UAF）
逻辑计划生成：生成逻辑计划--算子树
逻辑计划优化：对算子树进行优化，包括列剪枝，分区剪枝，谓词下推等
物理计划生成：将逻辑计划生成包含由MapReduce任务组成的DAG的物理计划
物理计划执行：将DAG发送到Hadoop集群进行执行
最后返回查询结果
三、HIVE中的表介绍
Hive的存储是建立在Hadoop文件系统之上的，其主要包括四种表类型：
Internal Table ： 内部表
External Table ：外部表
Partition Table : 分区表
Bucket Table ：桶表
四、Hive数据库命令
1、显示所有数据库：show databases；
2、使用某一个数据库，例如messagelog：use messagelog；
五、Hive建表操作
1、Internal Table
CREATE TABLE ratings ( userid INT, movieid INT, rating INT, unixtime STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;
执行截图：
插入数据：
LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/ratings.txt' OVERWRITE INTO TABLE ratings;
执行截图：
查询表：
2、External Table
CREATE EXTERNAL TABLE ex_ratings ( userid INT, movieid INT, rating INT, unixtime STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/external/hive';
执行结果：
插入数据：
LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/ratings.txt' OVERWRITE INTO TABLE ex_ratings;
执行结果：
数据文件hdfs存储路径：
我们可以看到数据文件已经上传到对应的hdfs目录下。
3、Partition Table
建表语句：
CREATE TABLE part_ip_test(id int,
name string,
ip STRING)
PARTITIONED BY(country STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '
STORED AS TEXTFILE;
执行结果：
插入数据：
load data local inpath '/opt/ip_china.txt' overwrite into table part_ip_test partition(country='china'); load data local inpath '/opt/ip_japan.txt' overwrite into table part_ip_test partition(country='japan');
执行结果：
4、Bucket Table
对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。
Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。
（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。
要使用桶表，要先进行如下环境变量设置：
set hive.enforce.bucketing = true;
建表语句：
CREATE TABLE buck_ip_test(id int,
name string,
ip STRING,
country STRING)
clustered by (country) sorted by(name) into 4 buckets
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '
STORED AS TEXTFILE;
插入数据：
insert overwrite table buck_ip_test select * from part_ip_test;
查询结果：
查看hdfs文件：
可以看到生成了4个分区文件。