一、什么是Hive
Hive是建立在Hadoop基础常的数据仓库基础架构，，它提供了一系列的工具，可以用了进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的按规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语句，称为HQL。它允许熟悉SQL的用户查询数据、同时。这个语言也允许熟悉MapReduce开发者开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作。
Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译为Map/Reduce Job然后在Hadoop执行，Hive的表其实就是HDFS的目录，按表名把文件夹分开，如果是分区表，可以直接在Map/Reduce Job里使用这些数据。
二、Hive的组件
Hive架构包括如下组件：CLI(command line interface) 、 JDBC/ODBC 、 Thrift Server 、WEB GUI 、metastore 和Driver(Compiler、Optimizer和Executor)这些组件可以分为：服务端组件和客户端组件。
1）客户端组件
Cli:Command line interface 命令行接口
Thrift客户端：Hive架构的许多客户端接口是建立在Thrift客户端上，包括JDBC和ODBC接口
WEBGUI：Hive客户端提供了一种通过网页方式访问Hive所提供的服务，这个接口对应Hive的hwi组件（hive web interface）使用前要启动hwi服务
2）服务端组件
Driver组件：该组件包括Compiler、Optimizer和Executor,它的作用是将我们写的HiveQL语句进行分析、编译优化。生成执行计划，然后调用底层的mapreduce计算框架
Metastore组件：元数据服务组件，这个组件存储Hive的元数据，hive的元数据存储在关系数据库里，hive支持的关系数据库有derby mysql。元数据对于hive十分重要，因此hive支持把mwtastore服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦Hive服务和metastore服务，保证hive运行的健壮性。
Thrift服务：facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口
注：Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询有MapReduce完成（包含*的查询，不会生成MapReduce任务）
HQL的执行过程：
解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划（Plan）的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并随后有MapReduce调用执行。
HQL Select-->发送到解析器进行词法分析 -->错误则反映 否则发送到编译器 生成HQL的执行计划-->优化器 生成最佳的执行计划 -->执行
explain plan for select * from emp where deptno=10;
--查看执行计划 select * from table(dbms_xplan.display);
HIVE的体系结构：
HADOOP：用HDFS进行存储，利用MapReduce进行计算
元数据存储（MstaStore）:通常是存储在数据库，如mysql derby中
HIVE安装模式：
嵌入模式：
元数据信息被存储在Hive自带的DerBy数据库中，只允许创建一个连接、多用于Demo 本地模式:元数据信息被存储在MySql数据库中，MySql和Hive运行在同一台物理机中，多用于开发和测试
远程模式：
MySql和Hive不在同一操作系统，多用于生产环境
HIVE的管理：
端口号9999 启动方式：#hive --service hwi & 访问地址：http://IP:9999/hwi
下载原码进入hwi文件夹中打包 jar cvfM0 hive-hwi.war -C web/ .
将war包拷贝到lib目录下
修改配置文件hive-site.xml
需要拷贝jdk下的tools.jar到hive的lib下 不然会报错
在web下只能进行查询操作
HIVE的远程模式：
hive --service hiveserver 默认端口10000