背景和概念
Hive是一个依赖于分布式存储的查询和管理大型数据集的数据仓库。传统的非大数据行业一般都是基于表进行数据存储和管理的，如果由于业务扩张或者其他原因迁移到HDFS平台上，那么需要将传统的SQL查询语句全部翻译成Map-reduce的程序实现，这个工作量是相当庞大的。好在SQL具有严谨和良好的模板式语法结构，因此Hive就应运而生了，它负责将SQL语句模板化成Map-reduce任务。对上层屏蔽了将SQL任务转化为Map-reduce任务的繁杂性。上层开发者仅仅需要像往常使用SQL语句操作传统关系型数据库一样操作HDFS就可以了。所以Hive更准确讲是一个几月HDFS的数据处理框架，隐藏了底层的复杂性。具体的过程如下：
1-接收来自上层的请求：create table tab_order(id int,name string ,money double) path hdfs://order_log
2-Hive拿到砂锅面的请求之后创建一个元数据表，并且声称相应的Map-reduce程序---编译---打成jar包---运行
原理图
架构图
Hive和HDFS的关系
Hive本身也需要存储元数据，这部分数据存放在Hive自带的数据库中（）或者我们可以给Hive配置一个数据库。
Hive只是一个工具而已，不用想Hadoop其他组件那样分布式部署，只需要部署在一个节点上面就可以了。即便部署多个，他们之间也是相互独立的，没有任何关系。
HDFS不支持随机修改和插入某一行数据，所以Hive也不支持随机插入和修改，只支持数据的查询，也就是说数据必须已经存在HDFS上面，Hive只是提供了HDFS的SQL访问方式。那么如何将HDFS中的数据和Hive中的元数据信息映射起来，有下面两种方式：
1-建表的时候就和HDFS上面的文件数据绑定；
2-数据导入；
竞争产品
Hive同类的产品也很多，比较有名的有：impala、spark shark、spark sql等