1. Hive是什么
Hive是基于Hadoop的数据仓库解决方案。由于Hadoop本身在数据存储和计算方面有很好的可扩展性和高容错性，因此使用Hive构建的数据仓库也秉承了这些特性。这是来自官方的解释。
简单来说，Hive就是在Hadoop上架了一层SQL接口，可以将SQL翻译成MapReduce去Hadoop上执行，这样就使得数据开发和分析人员很方便的使用SQL来完成海量数据的统计和分析，而不必使用编程语言开发MapReduce那么麻烦。
先上一张经典的Hive架构图：
Hive架构图
如图中所示，Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
在使用过程中，只需要将Hive看做是一个数据库就行，本身Hive也具备了数据库的很多特性和功能。HIVE是一个不完整的数据库，注重查询，没法修改，延迟较大。
2. Hive擅长什么
Hive可以使用HQL(Hive SQL)很方便的完成对海量数据的统计汇总，即时查询和分析，除了很多内置的函数，还支持开发人员使用其他编程语言和脚本语言来自定义函数。
但是，由于Hadoop本身是一个批处理，高延迟的计算框架，Hive使用Hadoop作为执行引擎，自然也就有了批处理，高延迟的特点，在数据量很小的时候，Hive执行也需要消耗较长时间来完成，这时候，就显示不出它与Oracle，Mysql等传统数据库的优势。
此外，Hive对事物的支持不够好，原因是HDFS本身就设计为一次写入，多次读取的分布式存储系统，因此，不能使用Hive来完成诸如DELETE、UPDATE等在线事务处理的需求。
因此，Hive擅长的是非实时的、离线的、对响应及时性要求不高的海量数据批量计算，即席查询，统计分析。
3. Hive的数据单元
- Databases：数据库。概念等同于关系型数据库的Schema，不多解释；
- Tables：表。概念等同于关系型数据库的表，不多解释；
- Partitions：分区。概念类似于关系型数据库的表分区，没有那么多分区类型，只支持固定分区，将同一组数据存放至一个固定的分区中。
- Buckets (or Clusters):分桶。同一个分区内的数据还可以细分，将相同的KEY再划分至一个桶中，这个有点类似于HASH分区，只不过这里是HASH分桶，也有点类似子分区吧。
4. Hive的数据类型
既然是被当做数据库来使用，除了数据单元，Hive当然也得有一些列的数据类型。这里先简单描述下，后续章节会有详细的介绍。
4.1 原始数据类型
- 整型
- TINYINT — 微整型，只占用1个字节，只能存储0-255的整数。
- SMALLINT– 小整型，占用2个字节，存储范围–32768 到 32767。
- INT– 整型，占用4个字节，存储范围-2147483648到2147483647。
- BIGINT– 长整型，占用8个字节，存储范围-2^63到2^63-1。
- 布尔型
- BOOLEAN — TRUE/FALSE
- 浮点型
- FLOAT– 单精度浮点数。
- DOUBLE– 双精度浮点数。
- 字符串型
- STRING– 不设定长度。
4.2 复合数据类型
- Structs：一组由任意数据类型组成的结构。比如，定义一个字段C的类型为STRUCT {a INT; b STRING}，则可以使用C.a和C.b来获取其中的元素值；
- Maps：和Java中的Map没什么区别，就是存储K-V对的；
- Arrays：就是数组而已；